【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/18 川崎 9R 金魚草賞【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: 2022/05/18 18:55:00
- レース名: 9R 金魚草賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 重
- 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 | 3 | 4 | モンタナドライブ | 29 | 91.3 |
| 2 | 8 | 13 | ナリノオルフェ | 20 | 94.3 |
| 3 | 8 | 14 | メガディスカバリー | 44 | 94.5 |
| 4 | 3 | 3 | ブライトオーシャン | 20 | 95.6 |
| 5 | 7 | 12 | カルナック | 8 | 96.0 |
| 6 | 6 | 10 | キクノゼファー | 44 | 96.1 |
| 7 | 5 | 7 | デイオブサンダー | 39 | 97.6 |
| 8 | 4 | 5 | ミトノベルーガー | 36 | 97.7 |
| 9 | 6 | 9 | アナンクス | 49 | 97.9 |
| 10 | 2 | 2 | マルゼンスター | 27 | 97.9 |
| 11 | 1 | 1 | ナインボール | 21 | 98.0 |
| 12 | 4 | 6 | エメラルムサシ | 102 | 98.4 |
| 13 | 5 | 8 | タイキワンダラス | 30 | 98.7 |
| 14 | 7 | 11 | レーベンレジェンダ | 36 | 99.2 |
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 | 5 | 7 | 12 | カルナック | 8 | 96.0 | 94.9 |
| 2 | 6 | 6 | 10 | キクノゼファー | 44 | 96.1 | 96.3 |
| 3 | 10 | 6 | 9 | アナンクス | 49 | 97.9 | 97.0 |
| 4 | 4 | 3 | 3 | ブライトオーシャン | 20 | 95.6 | 97.2 |
| 5 | 9 | 2 | 2 | マルゼンスター | 27 | 97.9 | 97.2 |
| 6 | 3 | 8 | 14 | メガディスカバリー | 44 | 94.5 | 97.5 |
| 7 | 8 | 4 | 5 | ミトノベルーガー | 36 | 97.7 | 97.5 |
| 8 | 11 | 1 | 1 | ナインボール | 21 | 98.0 | 97.6 |
| 9 | 2 | 8 | 13 | ナリノオルフェ | 20 | 94.3 | 98.1 |
| 12 | 7 | 5 | 7 | デイオブサンダー | 39 | 97.6 | 98.1 |
| 11 | 12 | 4 | 6 | エメラルムサシ | 102 | 98.4 | 98.1 |
| 10 | 13 | 5 | 8 | タイキワンダラス | 30 | 98.7 | 98.1 |
| 13 | 14 | 7 | 11 | レーベンレジェンダ | 36 | 99.2 | 99.2 |
| 14 | 1 | 3 | 4 | モンタナドライブ | 29 | 91.3 | 99.7 |
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