【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/16 水沢 10R チャイナアスタ賞【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年05月16日 16:20:17 2022年05月16日 17:20:31

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。

*AIモデル「MRTPM(Version 2)」の詳細についてはこちらをご参照ください。

予測

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	キンバ	21	86.1
2	3	3	ルミナスアロー	57	88.0
3	7	10	ゲンキチヤマト	47	88.2
4	6	8	ムーンフェアリー	34	88.6
5	5	6	ツルマルハナコ	23	89.6
6	6	7	トキノソマリ	22	91.1
7	7	9	キズナビーム	51	91.5
8	4	4	ケイリュウアサヒ	34	92.0
9	8	11	カガジャドール	45	92.1
10	2	2	コスモピエドラ	29	92.1
11	5	5	ピンクキャンディー	53	92.3
12	8	12	トキノワンカラット	19	93.4

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

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	10	8	11	カガジャドール	45	92.1	89.5
2	5	5	6	ツルマルハナコ	23	89.6	89.9
3	11	5	5	ピンクキャンディー	53	92.3	90.0
4	7	7	9	キズナビーム	51	91.5	90.3
5	2	3	3	ルミナスアロー	57	88.0	90.4
6	9	2	2	コスモピエドラ	29	92.1	90.7
7	1	1	1	キンバ	21	86.1	91.3
8	12	8	12	トキノワンカラット	19	93.4	91.4
9	3	7	10	ゲンキチヤマト	47	88.2	91.5
10	6	6	7	トキノソマリ	22	91.1	91.9
11	8	4	4	ケイリュウアサヒ	34	92.0	92.2
12	4	6	8	ムーンフェアリー	34	88.6	93.0

当選した払い戻し金はありませんでした。

地方競馬競馬予測ダート 1400m 水沢 MRTPM_V2

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