【はずれ】【AI競馬予測】2023/05/21 東京 10R フリーウェイS【AIモデル: MRTPM_V2】

2023年05月21日 14:20:30 2023年05月21日 16:21:04

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。

*AIモデル「MRTPM(Version 2)」の詳細についてはこちらをご参照ください。

予測

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	6	12	グッドマックス	29	77.7
2	8	17	シュヴェルトライテ	10	78.9
3	4	8	ドゥラモンド	17	79.1
4	3	6	アルトシュタット	14	79.3
5	3	5	セッタレダスト	14	79.9
6	6	11	スコールユニバンス	17	80.4
7	1	1	ショウリュウレーヴ	9	80.4
8	4	7	ヒルノローザンヌ	18	80.8
9	2	4	ファロロジー	15	81.2
10	2	3	ショウナンアレス	25	81.5
11	8	16	ペイシャフェスタ	22	81.6
12	7	14	ミスボニータ	16	82.2
13	5	10	サルファーコスモス	9	82.3
14	8	18	フミロア	18	82.9
15	7	15	アンセーニュ	15	84.6
16	7	13	モチベーション	12	84.8
17	5	9	ボルザコフスキー	16	87.4
18	1	2	アバンチュリエ	11	89.8

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

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
2	5	3	5	セッタレダスト	14	79.9	80.8
1	11	8	16	ペイシャフェスタ	22	81.6	80.8
4	3	4	8	ドゥラモンド	17	79.1	80.9
6	4	3	6	アルトシュタット	14	79.3	80.9
5	14	8	18	フミロア	18	82.9	80.9
3	10	2	3	ショウナンアレス	25	81.5	80.9
8	7	6	11	スコールユニバンス	17	80.4	81.0
7	13	5	10	サルファーコスモス	9	82.3	81.0
9	9	2	4	ファロロジー	15	81.2	81.1
12	16	7	13	モチベーション	12	84.8	81.2
10	18	1	2	アバンチュリエ	11	89.8	81.2
13	8	4	7	ヒルノローザンヌ	18	80.8	81.2
11	2	8	17	シュヴェルトライテ	10	78.9	81.2
14	17	5	9	ボルザコフスキー	16	87.4	81.3
16	12	7	14	ミスボニータ	16	82.2	81.4
15	1	6	12	グッドマックス	29	77.7	81.4
17	6	1	1	ショウリュウレーヴ	9	80.4	81.5
18	15	7	15	アンセーニュ	15	84.6	81.6

当選した払い戻し金はありませんでした。

中央競馬競馬予測 1400m 芝 MRTPM_V2 東京

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