【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/13 門別 6R 福寿草特別【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: 2022/04/13 18:20:00
- レース名: 6R 福寿草特別
- 場所: 門別
- コース: ダート
- 距離: 1000m
- 頭数: 8頭
- 馬場: 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 | 2 | 2 | アカンダナパワー | 37 | 61.5 |
| 2 | 4 | 4 | セイウンモーリー | 11 | 61.9 |
| 3 | 8 | 8 | プライオリティー | 26 | 61.9 |
| 4 | 1 | 1 | スターオブフェアー | 29 | 63.0 |
| 5 | 5 | 5 | アローイアロイ | 15 | 63.6 |
| 6 | 3 | 3 | チビノシズカ | 10 | 63.9 |
| 7 | 6 | 6 | ヤマノプリティー | 22 | 65.5 |
| 8 | 7 | 7 | ピュアカガヤキ | 14 | 71.3 |
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 | 6 | 6 | ヤマノプリティー | 22 | 65.5 | 62.7 |
| 2 | 6 | 3 | 3 | チビノシズカ | 10 | 63.9 | 63.0 |
| 3 | 8 | 7 | 7 | ピュアカガヤキ | 14 | 71.3 | 63.0 |
| 4 | 1 | 2 | 2 | アカンダナパワー | 37 | 61.5 | 63.1 |
| 5 | 4 | 1 | 1 | スターオブフェアー | 29 | 63.0 | 63.3 |
| 6 | 3 | 8 | 8 | プライオリティー | 26 | 61.9 | 63.5 |
| 7 | 2 | 4 | 4 | セイウンモーリー | 11 | 61.9 | 63.6 |
| 8 | 5 | 5 | 5 | アローイアロイ | 15 | 63.6 | 63.8 |
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