【はずれ】【AI競馬予測】2023/01/18 高知 10R ファイナルレース【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: 2023/01/18 20:45:00
- レース名: 10R ファイナルレース
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 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 | 6 | 7 | プレミアムマンゴー | 18 | 79.4 |
| 2 | 7 | 9 | サイモンボナンザ | 14 | 87.2 |
| 3 | 8 | 12 | スターフェニックス | 24 | 89.1 |
| 4 | 7 | 10 | ジュンツーポイント | 13 | 90.0 |
| 5 | 5 | 5 | ウインネプチューン | 41 | 91.9 |
| 6 | 1 | 1 | トリブート | 21 | 94.1 |
| 7 | 5 | 6 | レジェンドセプター | 70 | 95.0 |
| 8 | 8 | 11 | コエミ | 53 | 95.0 |
| 9 | 2 | 2 | オメガラブロッシュ | 17 | 95.0 |
| 10 | 3 | 3 | スラッシュメタル | 40 | 95.6 |
| 11 | 4 | 4 | ホワイトレッグス | 17 | 97.4 |
| 12 | 6 | 8 | グランチェイサー | 29 | 107.6 |
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 | 2 | 2 | オメガラブロッシュ | 17 | 95.0 | 92.4 |
| 2 | 11 | 4 | 4 | ホワイトレッグス | 17 | 97.4 | 92.6 |
| 3 | 6 | 1 | 1 | トリブート | 21 | 94.1 | 92.8 |
| 4 | 8 | 5 | 6 | レジェンドセプター | 70 | 95.0 | 92.8 |
| 5 | 4 | 7 | 10 | ジュンツーポイント | 13 | 90.0 | 93.0 |
| 6 | 1 | 6 | 7 | プレミアムマンゴー | 18 | 79.4 | 93.1 |
| 7 | 2 | 7 | 9 | サイモンボナンザ | 14 | 87.2 | 93.4 |
| 8 | 9 | 8 | 11 | コエミ | 53 | 95.0 | 93.8 |
| 10 | 3 | 8 | 12 | スターフェニックス | 24 | 89.1 | 93.9 |
| 9 | 10 | 3 | 3 | スラッシュメタル | 40 | 95.6 | 93.9 |
| 11 | 12 | 6 | 8 | グランチェイサー | 29 | 107.6 | 94.7 |
| 12 | 5 | 5 | 5 | ウインネプチューン | 41 | 91.9 | 95.6 |
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