【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/17 水沢 4R C2一組【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: 2022/05/17 14:05:00
- レース名: 4R C2一組
- 場所: 水沢
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 8頭
- 馬場: 良
- 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 | 7 | 7 | ハナノミチ | 19 | 87.2 |
2 | 3 | 3 | ミドダファーレ | 33 | 91.3 |
3 | 5 | 5 | クラファイン | 50 | 91.4 |
4 | 2 | 2 | スティールピクシー | 63 | 91.7 |
5 | 1 | 1 | イエロージニア | 37 | 91.9 |
6 | 4 | 4 | メイショウカチゴマ | 37 | 92.4 |
7 | 8 | 8 | カガブルー | 34 | 92.8 |
8 | 6 | 6 | ウインリベロ | 55 | 93.3 |
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 | 4 | 4 | メイショウカチゴマ | 37 | 92.4 | 90.8 |
2 | 5 | 1 | 1 | イエロージニア | 37 | 91.9 | 91.0 |
4 | 2 | 3 | 3 | ミドダファーレ | 33 | 91.3 | 91.1 |
3 | 4 | 2 | 2 | スティールピクシー | 63 | 91.7 | 91.1 |
5 | 7 | 8 | 8 | カガブルー | 34 | 92.8 | 91.2 |
6 | 3 | 5 | 5 | クラファイン | 50 | 91.4 | 91.3 |
7 | 1 | 7 | 7 | ハナノミチ | 19 | 87.2 | 91.4 |
8 | 8 | 6 | 6 | ウインリベロ | 55 | 93.3 | 91.8 |
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