【はずれ】【AI競馬予測】2023/02/01 川崎 8R 川崎記念3連覇 ホッコータルマエメモリア【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: 2023/02/01 14:20:00
- レース名: 8R 川崎記念3連覇 ホッコータルマエメモリア
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 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 | 7 | 12 | ブルーシグナル | 17 | 97.4 |
2 | 6 | 9 | ラスクミソ | 12 | 97.7 |
3 | 3 | 4 | ノアブラック | 33 | 98.5 |
4 | 6 | 10 | ミミコチャン | 22 | 98.7 |
5 | 7 | 11 | エイシンヌチマシヌ | 27 | 98.8 |
6 | 3 | 3 | スリースター | 10 | 100.1 |
7 | 2 | 2 | シントーネネ | 17 | 100.2 |
8 | 4 | 5 | ウインチャチャ | 16 | 100.2 |
9 | 5 | 8 | ダテノタイフーン | 81 | 100.3 |
10 | 8 | 13 | ウインプロヴァンス | 16 | 100.5 |
11 | 4 | 6 | ブルボンティアラ | 16 | 100.6 |
12 | 5 | 7 | ネオアンコーラ | 18 | 100.6 |
13 | 1 | 1 | トーセンルチアーノ | 23 | 102.3 |
14 | 8 | 14 | ドドーニサンサン | 50 | 103.5 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 8 | 4 | 5 | ウインチャチャ | 16 | 100.2 | 99.8 |
1 | 10 | 8 | 13 | ウインプロヴァンス | 16 | 100.5 | 99.8 |
3 | 11 | 4 | 6 | ブルボンティアラ | 16 | 100.6 | 100.5 |
4 | 4 | 6 | 10 | ミミコチャン | 22 | 98.7 | 100.6 |
5 | 1 | 7 | 12 | ブルーシグナル | 17 | 97.4 | 100.7 |
6 | 2 | 6 | 9 | ラスクミソ | 12 | 97.7 | 101.2 |
7 | 5 | 7 | 11 | エイシンヌチマシヌ | 27 | 98.8 | 101.2 |
8 | 3 | 3 | 4 | ノアブラック | 33 | 98.5 | 101.6 |
9 | 14 | 8 | 14 | ドドーニサンサン | 50 | 103.5 | 101.7 |
10 | 7 | 2 | 2 | シントーネネ | 17 | 100.2 | 102.2 |
11 | 6 | 3 | 3 | スリースター | 10 | 100.1 | 102.5 |
12 | 12 | 5 | 7 | ネオアンコーラ | 18 | 100.6 | 102.8 |
13 | 9 | 5 | 8 | ダテノタイフーン | 81 | 100.3 | 103.0 |
14 | 13 | 1 | 1 | トーセンルチアーノ | 23 | 102.3 | 103.7 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。