【複勝130円当選】【AI競馬予測】2022/12/16 川崎 9R スノーホワイト賞【AIモデル: MRTPM_V2】
AIモデル: 「MRTPM(Version 2)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 2)」の概要
MRTPM (Multi Regression Time Prediction Model): 重回帰分析を用いたタイム予測モデル
各馬に対して、過去レースの結果をもとに重回帰モデルを作り、次のレースのタイムを予測する。
*Version 2では、予測精度を上げるために前処理にデータを標準化するプロセスを追加した。
予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/12/16 19:05:00
- レース名: 9R スノーホワイト賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 2000m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 稍重
- 天気: 晴
予測内容
予測結果は次の通りです。
タイムを予測するために利用した過去レース数も表記しています。
| 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | ナインバイパー | 14 | 120.0 |
| 2 | 8 | 14 | ミッキーハッスル | 21 | 128.5 |
| 3 | 4 | 6 | コスモビックラコグ | 35 | 133.4 |
| 4 | 6 | 10 | エラボレート | 45 | 134.4 |
| 5 | 5 | 7 | レッドスパロー | 23 | 134.8 |
| 6 | 3 | 3 | ドラム | 58 | 135.3 |
| 7 | 3 | 4 | ノーブルキャニオン | 22 | 135.6 |
| 8 | 6 | 9 | ローゼンリッター | 35 | 135.7 |
| 9 | 8 | 13 | ディーエスマグナム | 39 | 136.0 |
| 10 | 5 | 8 | ガマン | 38 | 136.4 |
| 11 | 7 | 11 | エスペルト | 31 | 136.4 |
| 12 | 7 | 12 | エデリー | 27 | 136.7 |
| 13 | 2 | 2 | エミーブレイズ | 19 | 136.7 |
| 14 | 4 | 5 | カーロデスティーノ | 16 | 136.7 |
結果
レース結果
レース結果は次の通りです。
予測内容も併記しています。
| 着順 | 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム | タイム |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 8 | 14 | ミッキーハッスル | 21 | 128.5 | 135.9 |
| 2 | 4 | 6 | 10 | エラボレート | 45 | 134.4 | 136.0 |
| 3 | 9 | 8 | 13 | ディーエスマグナム | 39 | 136.0 | 136.0 |
| 4 | 5 | 5 | 7 | レッドスパロー | 23 | 134.8 | 136.4 |
| 5 | 1 | 1 | 1 | ナインバイパー | 14 | 120.0 | 136.7 |
| 6 | 11 | 7 | 11 | エスペルト | 31 | 136.4 | 136.7 |
| 7 | 7 | 3 | 4 | ノーブルキャニオン | 22 | 135.6 | 136.9 |
| 8 | 6 | 3 | 3 | ドラム | 58 | 135.3 | 137.4 |
| 9 | 3 | 4 | 6 | コスモビックラコグ | 35 | 133.4 | 138.5 |
| 10 | 8 | 6 | 9 | ローゼンリッター | 35 | 135.7 | 138.7 |
| 11 | 13 | 4 | 5 | カーロデスティーノ | 16 | 136.7 | 138.9 |
| 12 | 14 | 7 | 12 | エデリー | 27 | 136.7 | 139.2 |
| 13 | 12 | 2 | 2 | エミーブレイズ | 19 | 136.7 | 139.4 |
| 14 | 10 | 5 | 8 | ガマン | 38 | 136.4 | 142.5 |
当選した払い戻し金
当選結果は次の通りです。
| 馬券種類 | 番号 | 払い戻し金 |
|---|---|---|
| 複勝 | 14 | 130円 |
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