【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/03 船橋 4R C2六七【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」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。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/05/03 16:05:00
- レース名: 4R C2六七
- 場所: 船橋
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 天気: 晴
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 | 6 | 7 | シェーンシュタット | 20 | 69.5 |
| 2 | 1 | 1 | ドミナドール | 25 | 72.9 |
| 3 | 2 | 2 | デンジャーマン | 16 | 73.5 |
| 4 | 7 | 9 | セイテンタイセイ | 10 | 75.0 |
| 5 | 6 | 8 | タイキマイスター | 43 | 76.4 |
| 6 | 5 | 6 | フィーリウスワン | 15 | 77.0 |
| 7 | 5 | 5 | デザートムーン | 17 | 77.1 |
| 8 | 3 | 3 | カンノンショウ | 24 | 77.8 |
| 9 | 8 | 12 | センドハーマイラブ | 13 | 78.1 |
| 10 | 8 | 11 | ノボインパクト | 16 | 79.2 |
| 11 | 4 | 4 | ケイツーテソーロ | 21 | 79.3 |
| 12 | 7 | 10 | オーロファースト | 15 | 81.8 |
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 | 5 | 6 | フィーリウスワン | 15 | 77.0 | 76.0 |
| 2 | 5 | 6 | 8 | タイキマイスター | 43 | 76.4 | 76.3 |
| 4 | 3 | 2 | 2 | デンジャーマン | 16 | 73.5 | 76.4 |
| 3 | 8 | 3 | 3 | カンノンショウ | 24 | 77.8 | 76.4 |
| 5 | 9 | 8 | 12 | センドハーマイラブ | 13 | 78.1 | 76.6 |
| 6 | 10 | 8 | 11 | ノボインパクト | 16 | 79.2 | 76.7 |
| 7 | 7 | 5 | 5 | デザートムーン | 17 | 77.1 | 76.8 |
| 8 | 2 | 1 | 1 | ドミナドール | 25 | 72.9 | 76.9 |
| 9 | 1 | 6 | 7 | シェーンシュタット | 20 | 69.5 | 77.1 |
| 10 | 12 | 7 | 10 | オーロファースト | 15 | 81.8 | 77.6 |
| 11 | 11 | 4 | 4 | ケイツーテソーロ | 21 | 79.3 | 77.8 |
| 12 | 4 | 7 | 9 | セイテンタイセイ | 10 | 75.0 | 78.3 |
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