【はずれ】【AI競馬予測】2023/04/22 京都 8R 4歳以上2勝クラス【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: 2023/04/22 13:55:00
- レース名: 8R 4歳以上2勝クラス
- 場所: 京都
- コース: ダート
- 距離: 1800m
- 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 | 3 | 3 | マテンロウルビー | 22 | 103.1 |
| 2 | 6 | 10 | アルムファーツリー | 30 | 108.0 |
| 3 | 1 | 1 | ヴェールアップ | 18 | 111.1 |
| 4 | 7 | 12 | プルモナリア | 22 | 111.1 |
| 5 | 6 | 9 | サウザンドスマイル | 30 | 112.9 |
| 6 | 8 | 13 | ハギノメーテル | 9 | 113.1 |
| 7 | 5 | 8 | スマートムーラン | 11 | 113.6 |
| 8 | 4 | 6 | ジェイエルエース | 11 | 114.4 |
| 9 | 4 | 5 | ネフェルタリ | 13 | 114.6 |
| 10 | 3 | 4 | セレッソ | 12 | 114.9 |
| 11 | 7 | 11 | ウインホノカ | 56 | 115.3 |
| 12 | 2 | 2 | フォレストキャット | 6 | 115.7 |
| 13 | 8 | 14 | ウィシンクアスク | 8 | 116.6 |
| 14 | 5 | 7 | ビルボードクィーン | 32 | 118.9 |
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 | 10 | 3 | 4 | セレッソ | 12 | 114.9 | 113.7 |
| 2 | 12 | 2 | 2 | フォレストキャット | 6 | 115.7 | 114.2 |
| 3 | 13 | 8 | 14 | ウィシンクアスク | 8 | 116.6 | 114.3 |
| 4 | 4 | 7 | 12 | プルモナリア | 22 | 111.1 | 114.5 |
| 5 | 3 | 1 | 1 | ヴェールアップ | 18 | 111.1 | 114.9 |
| 6 | 2 | 6 | 10 | アルムファーツリー | 30 | 108.0 | 115.0 |
| 7 | 1 | 3 | 3 | マテンロウルビー | 22 | 103.1 | 115.3 |
| 8 | 5 | 6 | 9 | サウザンドスマイル | 30 | 112.9 | 115.8 |
| 9 | 7 | 5 | 8 | スマートムーラン | 11 | 113.6 | 116.0 |
| 10 | 6 | 8 | 13 | ハギノメーテル | 9 | 113.1 | 116.2 |
| 11 | 14 | 5 | 7 | ビルボードクィーン | 32 | 118.9 | 116.4 |
| 12 | 11 | 7 | 11 | ウインホノカ | 56 | 115.3 | 116.6 |
| 13 | 9 | 4 | 5 | ネフェルタリ | 13 | 114.6 | 122.8 |
| 14 | 8 | 4 | 6 | ジェイエルエース | 11 | 114.4 | 135.3 |
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