【はずれ】【AI競馬予測】2023/02/01 高知 10R ファイナルレース【AIモデル: MRTPM_V1】
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
予測対象レース情報
- レース日時: 2023/02/01 20:50:00
- 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: 重
- 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 | 6 | ナイルリバー | 12 | 89.4 |
| 2 | 6 | 8 | ガットゲンチタラ | 32 | 92.5 |
| 3 | 2 | 2 | ユメノタスキ | 52 | 94.3 |
| 4 | 5 | 5 | リリベット | 54 | 94.7 |
| 5 | 8 | 12 | エスケーオーカン | 37 | 94.7 |
| 6 | 6 | 7 | オールデン | 77 | 95.0 |
| 7 | 1 | 1 | ズッシーノ | 38 | 95.6 |
| 8 | 8 | 11 | ドンキースタイル | 48 | 96.1 |
| 9 | 7 | 10 | ヴィルキーストン | 23 | 96.6 |
| 10 | 4 | 4 | ロードアライアンス | 22 | 96.7 |
| 11 | 7 | 9 | ペイシャヴェニット | 9 | 97.3 |
| 12 | 3 | 3 | ジュンジュン | 50 | 99.7 |
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 | 5 | 8 | 12 | エスケーオーカン | 37 | 94.7 | 94.5 |
| 3 | 4 | 5 | 5 | リリベット | 54 | 94.7 | 95.2 |
| 2 | 10 | 4 | 4 | ロードアライアンス | 22 | 96.7 | 95.2 |
| 5 | 2 | 6 | 8 | ガットゲンチタラ | 32 | 92.5 | 95.4 |
| 4 | 12 | 3 | 3 | ジュンジュン | 50 | 99.7 | 95.4 |
| 6 | 8 | 8 | 11 | ドンキースタイル | 48 | 96.1 | 95.6 |
| 7 | 11 | 7 | 9 | ペイシャヴェニット | 9 | 97.3 | 95.9 |
| 8 | 3 | 2 | 2 | ユメノタスキ | 52 | 94.3 | 96.0 |
| 9 | 9 | 7 | 10 | ヴィルキーストン | 23 | 96.6 | 96.4 |
| 10 | 7 | 1 | 1 | ズッシーノ | 38 | 95.6 | 96.7 |
| 11 | 1 | 5 | 6 | ナイルリバー | 12 | 89.4 | 96.8 |
| 12 | 6 | 6 | 7 | オールデン | 77 | 95.0 | 96.9 |
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