【はずれ】【AI競馬予測】2023/09/02 小倉 11R テレQ杯【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: 2023/09/02 15:35:00
- レース名: 11R テレQ杯
- 場所: 小倉
- コース: 芝
- 距離: 1200m
- 頭数: 13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 | 1 | 1 | セリシア | 29 | 59.2 |
| 2 | 4 | 4 | メイショウエニシア | 26 | 64.4 |
| 3 | 5 | 6 | アネゴハダ | 15 | 66.3 |
| 4 | 3 | 3 | メイショウツツジ | 23 | 67.1 |
| 5 | 8 | 13 | タツリュウオー | 22 | 67.4 |
| 6 | 7 | 10 | メイショウソラフネ | 10 | 67.6 |
| 7 | 7 | 11 | バンデルオーラ | 12 | 68.1 |
| 8 | 8 | 12 | トーホウディアス | 27 | 68.2 |
| 9 | 2 | 2 | ブレスレスリー | 15 | 69.1 |
| 10 | 6 | 9 | ビアイ | 45 | 69.3 |
| 11 | 5 | 7 | ショウナンハクラク | 14 | 70.0 |
| 12 | 4 | 5 | グランレイ | 26 | 70.3 |
| 13 | 6 | 8 | エグレムニ | 33 | 71.7 |
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 | 7 | 7 | 11 | バンデルオーラ | 12 | 68.1 | 68.2 |
| 2 | 5 | 8 | 13 | タツリュウオー | 22 | 67.4 | 68.3 |
| 4 | 11 | 5 | 7 | ショウナンハクラク | 14 | 70.0 | 68.3 |
| 3 | 12 | 4 | 5 | グランレイ | 26 | 70.3 | 68.3 |
| 5 | 2 | 4 | 4 | メイショウエニシア | 26 | 64.4 | 68.5 |
| 7 | 8 | 8 | 12 | トーホウディアス | 27 | 68.2 | 68.7 |
| 6 | 9 | 2 | 2 | ブレスレスリー | 15 | 69.1 | 68.7 |
| 8 | 13 | 6 | 8 | エグレムニ | 33 | 71.7 | 68.7 |
| 10 | 4 | 3 | 3 | メイショウツツジ | 23 | 67.1 | 68.8 |
| 9 | 10 | 6 | 9 | ビアイ | 45 | 69.3 | 68.8 |
| 11 | 1 | 1 | 1 | セリシア | 29 | 59.2 | 69.0 |
| 12 | 6 | 7 | 10 | メイショウソラフネ | 10 | 67.6 | 69.0 |
| 13 | 3 | 5 | 6 | アネゴハダ | 15 | 66.3 | 69.5 |
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