【はずれ】【AI競馬予測】2023/01/02 名古屋 7R 第4回松島記念【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: 2023/01/02 15:00:00
- レース名: 7R 第4回松島記念
- 場所: 名古屋
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 良
- 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 | 3 | 3 | アイスソード | 9 | 79.0 |
| 2 | 7 | 9 | エントリーコード | 7 | 95.8 |
| 3 | 4 | 4 | シタゴコロ | 9 | 96.3 |
| 4 | 6 | 8 | カイオル | 9 | 97.5 |
| 5 | 1 | 1 | スローン | 7 | 97.6 |
| 6 | 2 | 2 | ナーサック | 12 | 98.2 |
| 7 | 5 | 6 | ジャドブッファン | 7 | 98.7 |
| 8 | 5 | 5 | ジョブックフィオリ | 18 | 98.9 |
| 9 | 8 | 11 | ルーラータイム | 13 | 99.2 |
| 10 | 6 | 7 | ゴールドサム | 10 | 99.4 |
| 11 | 7 | 10 | ファットーラモーレ | 9 | 100.0 |
| 12 | 8 | 12 | ヒットアロット | 37 | 101.9 |
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 | 6 | 8 | カイオル | 9 | 97.5 | 97.6 |
| 2 | 7 | 5 | 6 | ジャドブッファン | 7 | 98.7 | 97.6 |
| 3 | 10 | 6 | 7 | ゴールドサム | 10 | 99.4 | 97.8 |
| 4 | 11 | 7 | 10 | ファットーラモーレ | 9 | 100.0 | 98.2 |
| 5 | 2 | 7 | 9 | エントリーコード | 7 | 95.8 | 98.3 |
| 6 | 1 | 3 | 3 | アイスソード | 9 | 79.0 | 98.4 |
| 7 | 6 | 2 | 2 | ナーサック | 12 | 98.2 | 98.7 |
| 8 | 8 | 5 | 5 | ジョブックフィオリ | 18 | 98.9 | 99.1 |
| 9 | 5 | 1 | 1 | スローン | 7 | 97.6 | 99.3 |
| 10 | 3 | 4 | 4 | シタゴコロ | 9 | 96.3 | 99.9 |
| 11 | 9 | 8 | 11 | ルーラータイム | 13 | 99.2 | 100.6 |
| 12 | 12 | 8 | 12 | ヒットアロット | 37 | 101.9 | 101.0 |
当選した払い戻し金
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