【はずれ】【AI競馬予測】2023/02/09 佐賀 1R みんなおいでよ佐賀競馬賞【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: 2023/02/09 12:50:00
- レース名: 1R みんなおいでよ佐賀競馬賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 重
- 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 | 5 | 6 | バシール | 15 | 87.9 |
| 2 | 7 | 9 | カシノトムキャット | 16 | 89.7 |
| 3 | 7 | 10 | シュバルツヴァイス | 17 | 91.1 |
| 4 | 6 | 8 | ワンダースナイプ | 9 | 91.3 |
| 5 | 8 | 12 | シェリノアール | 29 | 92.3 |
| 6 | 3 | 3 | フィングルブリッジ | 16 | 92.6 |
| 7 | 2 | 2 | ドモナラン | 20 | 92.7 |
| 8 | 4 | 4 | エイシンヌエ | 25 | 94.0 |
| 9 | 5 | 5 | サヨノスクリーン | 30 | 94.2 |
| 10 | 8 | 11 | ディザネイション | 18 | 94.8 |
| 11 | 6 | 7 | カシノイースター | 19 | 94.9 |
| 12 | 1 | 1 | チェルキオ | 18 | 96.1 |
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 | 6 | 3 | 3 | フィングルブリッジ | 16 | 92.6 | 93.7 |
| 2 | 4 | 6 | 8 | ワンダースナイプ | 9 | 91.3 | 94.3 |
| 3 | 7 | 2 | 2 | ドモナラン | 20 | 92.7 | 94.3 |
| 4 | 1 | 5 | 6 | バシール | 15 | 87.9 | 94.7 |
| 5 | 12 | 1 | 1 | チェルキオ | 18 | 96.1 | 95.8 |
| 6 | 2 | 7 | 9 | カシノトムキャット | 16 | 89.7 | 95.9 |
| 8 | 5 | 8 | 12 | シェリノアール | 29 | 92.3 | 96.2 |
| 7 | 9 | 5 | 5 | サヨノスクリーン | 30 | 94.2 | 96.2 |
| 9 | 10 | 8 | 11 | ディザネイション | 18 | 94.8 | 96.4 |
| 10 | 3 | 7 | 10 | シュバルツヴァイス | 17 | 91.1 | 96.5 |
| 11 | 11 | 6 | 7 | カシノイースター | 19 | 94.9 | 96.6 |
| 12 | 8 | 4 | 4 | エイシンヌエ | 25 | 94.0 | 98.9 |
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