【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/14 笠松 6R C4組【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: 2022/04/14 14:10:00
- レース名: 6R C4組
- 場所: 笠松
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 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 | 5 | 5 | ツールドフォース | 50 | 89.5 |
2 | 3 | 3 | モーニングフジ | 36 | 92.3 |
3 | 6 | 6 | レジーナクィーン | 26 | 93.8 |
4 | 4 | 4 | トーセントラスト | 31 | 93.9 |
5 | 8 | 8 | レッツシンク | 38 | 94.8 |
6 | 2 | 2 | グレイトデピュティ | 56 | 95.3 |
7 | 1 | 1 | ドンマノア | 11 | 95.5 |
8 | 7 | 7 | シャドウアルテミス | 18 | 122.1 |
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 | 4 | 4 | トーセントラスト | 31 | 93.9 | 90.8 |
2 | 7 | 1 | 1 | ドンマノア | 11 | 95.5 | 91.4 |
3 | 8 | 7 | 7 | シャドウアルテミス | 18 | 122.1 | 91.6 |
4 | 1 | 5 | 5 | ツールドフォース | 50 | 89.5 | 92.3 |
5 | 6 | 2 | 2 | グレイトデピュティ | 56 | 95.3 | 92.8 |
6 | 3 | 6 | 6 | レジーナクィーン | 26 | 93.8 | 93.0 |
7 | 2 | 3 | 3 | モーニングフジ | 36 | 92.3 | 93.2 |
8 | 5 | 8 | 8 | レッツシンク | 38 | 94.8 | 93.2 |
当選した払い戻し金
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