【はずれ】【AI競馬予測】2022/12/26 大井 1R クライマックスリレー賞【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: 2022/12/26 15:50:00
- レース名: 1R クライマックスリレー賞
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 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 | 5 | 8 | スクランブル | 8 | 69.6 |
| 2 | 8 | 13 | レイオブホープ | 25 | 73.2 |
| 3 | 1 | 1 | ブルーフェアリー | 51 | 73.9 |
| 4 | 2 | 2 | クツシタヌゲタ | 12 | 73.9 |
| 5 | 6 | 9 | ヤマトホープシップ | 29 | 73.9 |
| 6 | 8 | 14 | コスモヴィテス | 40 | 74.8 |
| 7 | 7 | 12 | サクラマス | 20 | 75.0 |
| 8 | 4 | 6 | ベジタブルストア | 28 | 75.1 |
| 9 | 5 | 7 | ポルトフレイバー | 53 | 75.2 |
| 10 | 4 | 5 | ロケットペンダント | 21 | 75.3 |
| 11 | 6 | 10 | ジェイスマイル | 28 | 75.4 |
| 12 | 3 | 4 | サンクスグランパ | 14 | 75.8 |
| 13 | 3 | 3 | ヤマノシャチー | 47 | 76.4 |
| 14 | 7 | 11 | テガタナ | 38 | 76.6 |
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 | 4 | 2 | 2 | クツシタヌゲタ | 12 | 73.9 | 74.5 |
| 2 | 8 | 4 | 6 | ベジタブルストア | 28 | 75.1 | 75.3 |
| 3 | 7 | 7 | 12 | サクラマス | 20 | 75.0 | 75.4 |
| 4 | 9 | 5 | 7 | ポルトフレイバー | 53 | 75.2 | 75.5 |
| 5 | 10 | 4 | 5 | ロケットペンダント | 21 | 75.3 | 75.5 |
| 6 | 12 | 3 | 4 | サンクスグランパ | 14 | 75.8 | 75.5 |
| 7 | 13 | 3 | 3 | ヤマノシャチー | 47 | 76.4 | 75.7 |
| 9 | 3 | 1 | 1 | ブルーフェアリー | 51 | 73.9 | 75.9 |
| 8 | 14 | 7 | 11 | テガタナ | 38 | 76.6 | 75.9 |
| 11 | 1 | 5 | 8 | スクランブル | 8 | 69.6 | 76.0 |
| 10 | 6 | 8 | 14 | コスモヴィテス | 40 | 74.8 | 76.0 |
| 12 | 5 | 6 | 9 | ヤマトホープシップ | 29 | 73.9 | 76.3 |
| 13 | 11 | 6 | 10 | ジェイスマイル | 28 | 75.4 | 76.4 |
| 14 | 2 | 8 | 13 | レイオブホープ | 25 | 73.2 | 78.1 |
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