【はずれ】【AI競馬予測】2023/01/03 佐賀 5R 長楽萬年賞【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: 2023/01/03 17:45:00
- レース名: 5R 長楽萬年賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 11頭
- 馬場: 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 | 4 | 4 | ミュークエース | 10 | 84.3 |
| 2 | 8 | 11 | ライラックジェンヌ | 13 | 86.9 |
| 3 | 3 | 3 | セイーサ | 36 | 92.3 |
| 4 | 7 | 9 | フィールドスカイ | 84 | 94.1 |
| 5 | 8 | 10 | ファビュラスナイト | 15 | 94.6 |
| 6 | 5 | 5 | クリノガイア | 12 | 95.7 |
| 7 | 6 | 7 | ベラジオエガオン | 19 | 96.0 |
| 8 | 1 | 1 | パラチェーン | 27 | 96.3 |
| 9 | 6 | 6 | ブーケザゴールド | 13 | 96.4 |
| 10 | 2 | 2 | コースタルチャート | 48 | 97.9 |
| 11 | 7 | 8 | メイショウナガツキ | 15 | 101.0 |
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 | 7 | 9 | フィールドスカイ | 84 | 94.1 | 94.9 |
| 4 | 1 | 4 | 4 | ミュークエース | 10 | 84.3 | 95.5 |
| 3 | 6 | 5 | 5 | クリノガイア | 12 | 95.7 | 95.5 |
| 2 | 7 | 6 | 7 | ベラジオエガオン | 19 | 96.0 | 95.5 |
| 5 | 9 | 6 | 6 | ブーケザゴールド | 13 | 96.4 | 95.9 |
| 6 | 2 | 8 | 11 | ライラックジェンヌ | 13 | 86.9 | 96.1 |
| 7 | 3 | 3 | 3 | セイーサ | 36 | 92.3 | 96.1 |
| 8 | 10 | 2 | 2 | コースタルチャート | 48 | 97.9 | 96.1 |
| 9 | 8 | 1 | 1 | パラチェーン | 27 | 96.3 | 96.2 |
| 10 | 11 | 7 | 8 | メイショウナガツキ | 15 | 101.0 | 96.3 |
| 11 | 5 | 8 | 10 | ファビュラスナイト | 15 | 94.6 | 99.2 |
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