【はずれ】【AI競馬予測】2023/04/30 京都 9R 御池特別【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: 2023/04/30 14:25:00
- レース名: 9R 御池特別
- 場所: 京都
- コース: 芝
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 稍重
- 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 | 7 | 9 | メイショウフォイル | 24 | 73.1 |
| 2 | 8 | 12 | サウンドブライアン | 24 | 77.0 |
| 3 | 8 | 11 | ブランデーロック | 29 | 78.9 |
| 4 | 1 | 1 | テーオーディエス | 24 | 79.9 |
| 5 | 5 | 6 | メイショウクリフト | 7 | 80.3 |
| 6 | 4 | 4 | テーオーダヴィンチ | 14 | 80.9 |
| 7 | 2 | 2 | セイイーグル | 43 | 81.6 |
| 8 | 3 | 3 | ラクスバラディー | 15 | 81.9 |
| 9 | 5 | 5 | ケルンキングダム | 42 | 82.1 |
| 10 | 6 | 8 | テリーヌ | 20 | 82.4 |
| 11 | 6 | 7 | ワンダーカタリナ | 22 | 83.0 |
| 12 | 7 | 10 | ワンダーキサラ | 10 | 100.9 |
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 | 8 | 3 | 3 | ラクスバラディー | 15 | 81.9 | 80.8 |
| 2 | 6 | 4 | 4 | テーオーダヴィンチ | 14 | 80.9 | 81.0 |
| 3 | 12 | 7 | 10 | ワンダーキサラ | 10 | 100.9 | 81.2 |
| 4 | 11 | 6 | 7 | ワンダーカタリナ | 22 | 83.0 | 81.3 |
| 5 | 7 | 2 | 2 | セイイーグル | 43 | 81.6 | 81.4 |
| 6 | 9 | 5 | 5 | ケルンキングダム | 42 | 82.1 | 81.5 |
| 7 | 2 | 8 | 12 | サウンドブライアン | 24 | 77.0 | 81.6 |
| 8 | 5 | 5 | 6 | メイショウクリフト | 7 | 80.3 | 81.7 |
| 9 | 4 | 1 | 1 | テーオーディエス | 24 | 79.9 | 81.9 |
| 10 | 10 | 6 | 8 | テリーヌ | 20 | 82.4 | 81.9 |
| 11 | 3 | 8 | 11 | ブランデーロック | 29 | 78.9 | 82.1 |
| 12 | 1 | 7 | 9 | メイショウフォイル | 24 | 73.1 | 82.7 |
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。
ブログランキング参加中！
どれか1つでもクリックいただけると励みになります。よろしくお願いいたします。
