【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/23 高知 3R スピカ特別【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: 2022/04/23 17:15:00
- レース名: 3R スピカ特別
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 重
- 天気: 雨
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 | 10 | エスシーヴァローナ | 50 | 86.3 |
| 2 | 2 | 2 | ペイシャクレア | 32 | 89.3 |
| 3 | 3 | 3 | ギエムボレロ | 35 | 90.4 |
| 4 | 1 | 1 | クサヒバリ | 41 | 90.6 |
| 5 | 6 | 7 | ジューンハルジオン | 47 | 91.0 |
| 6 | 6 | 8 | モーンストルム | 55 | 92.2 |
| 7 | 4 | 4 | カナデルスター | 56 | 92.2 |
| 8 | 5 | 6 | エースウィズ | 44 | 93.0 |
| 9 | 7 | 9 | ニシノアマタ | 56 | 93.1 |
| 10 | 8 | 12 | バーントシェンナ | 83 | 93.6 |
| 11 | 8 | 11 | ブーシェガール | 61 | 95.0 |
| 12 | 5 | 5 | トミノヴェール | 70 | 95.7 |
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 | 6 | 4 | 4 | カナデルスター | 56 | 92.2 | 91.6 |
| 2 | 7 | 6 | 8 | モーンストルム | 55 | 92.2 | 91.9 |
| 3 | 8 | 5 | 6 | エースウィズ | 44 | 93.0 | 92.3 |
| 4 | 2 | 2 | 2 | ペイシャクレア | 32 | 89.3 | 92.4 |
| 6 | 4 | 1 | 1 | クサヒバリ | 41 | 90.6 | 92.6 |
| 5 | 5 | 6 | 7 | ジューンハルジオン | 47 | 91.0 | 92.6 |
| 6 | 10 | 8 | 12 | バーントシェンナ | 83 | 93.6 | 92.6 |
| 8 | 3 | 3 | 3 | ギエムボレロ | 35 | 90.4 | 92.8 |
| 9 | 9 | 7 | 9 | ニシノアマタ | 56 | 93.1 | 92.9 |
| 10 | 12 | 5 | 5 | トミノヴェール | 70 | 95.7 | 93.2 |
| 11 | 1 | 7 | 10 | エスシーヴァローナ | 50 | 86.3 | 93.4 |
| 12 | 11 | 8 | 11 | ブーシェガール | 61 | 95.0 | 94.0 |
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