【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/09 水沢 9R C1四組【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: 2022/05/09 16:15:00
- レース名: 9R C1四組
- 場所: 水沢
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 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 | 1 | 1 | ヒシマーシャル | 17 | 67.5 |
| 2 | 5 | 5 | ホークピラー | 17 | 85.2 |
| 3 | 5 | 6 | ホワットエヴァー | 24 | 90.1 |
| 4 | 8 | 11 | プリンシパル | 35 | 90.7 |
| 5 | 4 | 4 | サンクビジュー | 56 | 91.0 |
| 6 | 7 | 10 | イチフジクイン | 17 | 91.0 |
| 7 | 3 | 3 | ゼルター | 60 | 92.1 |
| 8 | 8 | 12 | サージェントバッジ | 80 | 92.3 |
| 9 | 6 | 7 | ビワチャン | 106 | 93.1 |
| 10 | 2 | 2 | ビッグリーフルーフ | 20 | 93.7 |
| 11 | 6 | 8 | エムワンモンスター | 28 | 94.0 |
| 12 | 7 | 9 | ブライティアフジ | 22 | 96.4 |
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 | 8 | 8 | 12 | サージェントバッジ | 80 | 92.3 | 91.8 |
| 2 | 6 | 7 | 10 | イチフジクイン | 17 | 91.0 | 91.9 |
| 3 | 10 | 2 | 2 | ビッグリーフルーフ | 20 | 93.7 | 91.9 |
| 4 | 3 | 5 | 6 | ホワットエヴァー | 24 | 90.1 | 92.0 |
| 5 | 12 | 7 | 9 | ブライティアフジ | 22 | 96.4 | 92.1 |
| 6 | 7 | 3 | 3 | ゼルター | 60 | 92.1 | 92.2 |
| 7 | 5 | 4 | 4 | サンクビジュー | 56 | 91.0 | 92.4 |
| 8 | 2 | 5 | 5 | ホークピラー | 17 | 85.2 | 92.5 |
| 9 | 4 | 8 | 11 | プリンシパル | 35 | 90.7 | 92.9 |
| 10 | 11 | 6 | 8 | エムワンモンスター | 28 | 94.0 | 93.7 |
| 11 | 1 | 1 | 1 | ヒシマーシャル | 17 | 67.5 | 94.0 |
| 12 | 9 | 6 | 7 | ビワチャン | 106 | 93.1 | 94.2 |
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