【はずれ】【AI競馬予測】2024/01/20 小倉 12R 4歳以上1勝クラス【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: 2024/01/20 16:01:00
- レース名: 12R 4歳以上1勝クラス
- 場所: 小倉
- コース: 芝
- 距離: 1200m
- 頭数: 17頭
- 馬場: 稍重
- 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 | 7 | 13 | サミュエル | 11 | 65.6 |
2 | 8 | 16 | フルティージャ | 19 | 68.5 |
3 | 2 | 3 | メイショウヒゾッコ | 27 | 68.6 |
4 | 6 | 11 | トーホウジュナール | 25 | 69.2 |
5 | 3 | 5 | セイウンスイート | 14 | 70.2 |
6 | 7 | 14 | アエリーゾ | 16 | 70.3 |
7 | 8 | 15 | スマートメイプル | 10 | 70.5 |
8 | 1 | 1 | ヤマニンパニータ | 8 | 71.5 |
9 | 2 | 4 | ヨウシタンレイ | 11 | 71.8 |
10 | 4 | 8 | カフジヴィオレッタ | 25 | 72.3 |
11 | 6 | 12 | クリノリアルレディ | 18 | 72.9 |
12 | 4 | 7 | オックスリップ | 8 | 75.3 |
13 | 8 | 17 | オルフェスト | 7 | 77.4 |
14 | 5 | 9 | サンポーニャ | 6 | 77.9 |
15 | 3 | 6 | シュライエン | 20 | 78.8 |
16 | 1 | 2 | スピニングマーリン | 6 | 81.0 |
17 | 5 | 10 | レガーミ | 15 | 95.9 |
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 | 12 | 4 | 7 | オックスリップ | 8 | 75.3 | 69.2 |
2 | 13 | 8 | 17 | オルフェスト | 7 | 77.4 | 69.3 |
3 | 14 | 5 | 9 | サンポーニャ | 6 | 77.9 | 69.5 |
4 | 1 | 7 | 13 | サミュエル | 11 | 65.6 | 69.7 |
6 | 15 | 3 | 6 | シュライエン | 20 | 78.8 | 69.8 |
5 | 6 | 7 | 14 | アエリーゾ | 16 | 70.3 | 69.8 |
7 | 4 | 6 | 11 | トーホウジュナール | 25 | 69.2 | 70.0 |
8 | 3 | 2 | 3 | メイショウヒゾッコ | 27 | 68.6 | 70.3 |
9 | 11 | 6 | 12 | クリノリアルレディ | 18 | 72.9 | 70.4 |
11 | 17 | 5 | 10 | レガーミ | 15 | 95.9 | 70.5 |
10 | 10 | 4 | 8 | カフジヴィオレッタ | 25 | 72.3 | 70.5 |
13 | 16 | 1 | 2 | スピニングマーリン | 6 | 81.0 | 70.6 |
12 | 2 | 8 | 16 | フルティージャ | 19 | 68.5 | 70.6 |
14 | 7 | 8 | 15 | スマートメイプル | 10 | 70.5 | 70.8 |
15 | 5 | 3 | 5 | セイウンスイート | 14 | 70.2 | 71.0 |
16 | 9 | 2 | 4 | ヨウシタンレイ | 11 | 71.8 | 71.3 |
17 | 8 | 1 | 1 | ヤマニンパニータ | 8 | 71.5 | 71.8 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。