【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/25 佐賀 7R ポインセチア賞【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」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。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/12/25 18:50:00
- レース名: 7R ポインセチア賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 天気: 曇
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 | 4 | 4 | クラウンララファル | 50 | 84.7 |
| 2 | 1 | 1 | テイエムライコオ | 14 | 84.7 |
| 3 | 2 | 2 | スターエメラルド | 19 | 84.9 |
| 4 | 8 | 12 | エムオーポケット | 21 | 85.9 |
| 5 | 7 | 10 | ステイハングリー | 44 | 86.0 |
| 6 | 6 | 8 | タグヤ | 75 | 86.1 |
| 7 | 7 | 9 | タケマルグランプリ | 45 | 86.5 |
| 8 | 6 | 7 | ナツミフルーリー | 78 | 87.3 |
| 9 | 5 | 6 | マニフィック | 33 | 87.4 |
| 10 | 8 | 11 | マナマナ | 81 | 87.4 |
| 11 | 5 | 5 | アガッテオイデヨ | 21 | 88.0 |
| 12 | 3 | 3 | フロックス | 11 | 90.2 |
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 | 7 | 7 | 9 | タケマルグランプリ | 45 | 86.5 | 83.5 |
| 2 | 11 | 5 | 5 | アガッテオイデヨ | 21 | 88.0 | 83.7 |
| 3 | 12 | 3 | 3 | フロックス | 11 | 90.2 | 83.7 |
| 4 | 1 | 1 | 1 | テイエムライコオ | 14 | 84.7 | 83.8 |
| 5 | 5 | 7 | 10 | ステイハングリー | 44 | 86.0 | 84.1 |
| 6 | 9 | 5 | 6 | マニフィック | 33 | 87.4 | 84.6 |
| 8 | 2 | 4 | 4 | クラウンララファル | 50 | 84.7 | 85.4 |
| 7 | 3 | 2 | 2 | スターエメラルド | 19 | 84.9 | 85.4 |
| 9 | 4 | 8 | 12 | エムオーポケット | 21 | 85.9 | 85.8 |
| 10 | 10 | 8 | 11 | マナマナ | 81 | 87.4 | 86.5 |
| 11 | 6 | 6 | 8 | タグヤ | 75 | 86.1 | 86.7 |
| 12 | 8 | 6 | 7 | ナツミフルーリー | 78 | 87.3 | 87.7 |
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