【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/29 浦和 5R 特選【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: 2022/04/29 13:50:00
- レース名: 5R 特選
- 場所: 浦和
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 良
- 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 | 8 | 12 | エイシンキンバリー | 15 | -381.5 |
| 2 | 7 | 9 | マコトテラメエリタ | 73 | 89.5 |
| 3 | 5 | 6 | マウコウカミ | 21 | 90.0 |
| 4 | 2 | 2 | キイエクスプロード | 31 | 92.9 |
| 5 | 7 | 10 | ボビン | 35 | 92.9 |
| 6 | 8 | 11 | ローズオブセイコー | 30 | 93.8 |
| 7 | 6 | 7 | パーキー | 41 | 94.0 |
| 8 | 6 | 8 | ネオマティリアル | 22 | 95.0 |
| 9 | 4 | 4 | ラヴアンドヨウコ | 24 | 95.8 |
| 10 | 1 | 1 | リュウノレイリー | 32 | 96.4 |
| 11 | 5 | 5 | セイウンブイワン | 29 | 96.4 |
| 12 | 3 | 3 | ゴールドアクセル | 16 | 97.0 |
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 | 10 | ボビン | 35 | 92.9 | 91.3 |
| 2 | 8 | 6 | 8 | ネオマティリアル | 22 | 95.0 | 91.3 |
| 3 | 7 | 6 | 7 | パーキー | 41 | 94.0 | 91.4 |
| 4 | 6 | 8 | 11 | ローズオブセイコー | 30 | 93.8 | 91.7 |
| 6 | 2 | 7 | 9 | マコトテラメエリタ | 73 | 89.5 | 91.8 |
| 5 | 10 | 1 | 1 | リュウノレイリー | 32 | 96.4 | 91.8 |
| 7 | 4 | 2 | 2 | キイエクスプロード | 31 | 92.9 | 91.9 |
| 8 | 1 | 8 | 12 | エイシンキンバリー | 15 | -381.5 | 92.1 |
| 9 | 9 | 4 | 4 | ラヴアンドヨウコ | 24 | 95.8 | 92.1 |
| 10 | 3 | 5 | 6 | マウコウカミ | 21 | 90.0 | 92.3 |
| 11 | 12 | 3 | 3 | ゴールドアクセル | 16 | 97.0 | 94.4 |
| 12 | 11 | 5 | 5 | セイウンブイワン | 29 | 96.4 | 94.8 |
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