【はずれ】【AI競馬予測】2023/01/16 船橋 8R 馬い!佐賀の小松レモンを食べよう【AIモデル: MRTPM_V1】

2023年01月16日 17:40:33 2023年01月16日 18:40:09

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	7	9	ハガクレ	33	95.3
2	8	11	メイショウソウゴン	25	96.3
3	2	2	アスクヴェリウェル	53	96.4
4	1	1	パノラミック	31	98.2
5	6	7	タケショウワンダー	26	98.5
6	3	3	ガイディングスター	89	99.3
7	6	8	ジュンモユル	40	99.4
8	4	4	アコルダール	21	99.5
9	5	6	シルヴァギンジ	24	99.5
10	7	10	ノブオートーケン	21	100.0
11	5	5	エクレールスカイ	9	101.3
12	8	12	ケラウノスカズ	20	107.4

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

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	8	4	4	アコルダール	21	99.5	98.8
2	4	1	1	パノラミック	31	98.2	99.2
3	11	5	5	エクレールスカイ	9	101.3	99.9
4	5	6	7	タケショウワンダー	26	98.5	100.0
5	3	2	2	アスクヴェリウェル	53	96.4	101.0
6	2	8	11	メイショウソウゴン	25	96.3	101.1
7	6	3	3	ガイディングスター	89	99.3	101.5
9	1	7	9	ハガクレ	33	95.3	101.8
8	7	6	8	ジュンモユル	40	99.4	101.8
10	12	8	12	ケラウノスカズ	20	107.4	102.3
11	9	5	6	シルヴァギンジ	24	99.5	102.5
12	10	7	10	ノブオートーケン	21	100.0	103.6

当選した払い戻し金はありませんでした。

MRTPM_V1 地方競馬競馬予測ダート 1500m 船橋

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