【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/17 水沢 4R C2九組【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: 2022/04/17 13:35:00
- レース名: 4R C2九組
- 場所: 水沢
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 7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 | 4 | 4 | トラインコンパス | 42 | 83.4 |
| 2 | 5 | 5 | アスカダイヤモンド | 84 | 84.9 |
| 3 | 3 | 3 | ワイケイダリヤ | 11 | 85.1 |
| 4 | 1 | 1 | トーホウウノ | 119 | 85.8 |
| 5 | 7 | 7 | ヤマニンフォルツァ | 61 | 86.5 |
| 6 | 2 | 2 | フルコース | 12 | 86.7 |
| 7 | 6 | 6 | パーフェクトレース | 60 | 86.9 |
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 | 7 | 7 | ヤマニンフォルツァ | 61 | 86.5 | 83.3 |
| 3 | 2 | 5 | 5 | アスカダイヤモンド | 84 | 84.9 | 83.5 |
| 2 | 6 | 2 | 2 | フルコース | 12 | 86.7 | 83.5 |
| 4 | 1 | 4 | 4 | トラインコンパス | 42 | 83.4 | 84.3 |
| 5 | 7 | 6 | 6 | パーフェクトレース | 60 | 86.9 | 84.5 |
| 6 | 3 | 3 | 3 | ワイケイダリヤ | 11 | 85.1 | 84.7 |
| 7 | 4 | 1 | 1 | トーホウウノ | 119 | 85.8 | 84.9 |
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