【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/27 大井 8R モッキンバード賞【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: 2022/05/27 18:20:00
- レース名: 8R モッキンバード賞
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 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 | ネオアンビシャス | 21 | 81.4 |
| 2 | 7 | 9 | プリメラクラセ | 25 | 84.4 |
| 3 | 6 | 7 | ノーブルスター | 17 | 84.9 |
| 4 | 2 | 2 | グランモール | 17 | 85.4 |
| 5 | 3 | 3 | シャインヴィグラス | 33 | 87.1 |
| 6 | 5 | 5 | ラインエンジェル | 27 | 87.5 |
| 7 | 4 | 4 | ダノンフォーチュン | 22 | 87.9 |
| 8 | 8 | 11 | エンドオブザロード | 66 | 88.4 |
| 9 | 6 | 8 | ドンヒューズ | 21 | 88.6 |
| 10 | 8 | 12 | コスモマギカ | 83 | 89.4 |
| 11 | 7 | 10 | クライミング | 13 | 97.5 |
| 12 | 5 | 6 | ウインブリオーソ | 19 | 101.0 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 6 | 5 | 5 | ラインエンジェル | 27 | 87.5 | 88.5 |
| 2 | 10 | 8 | 12 | コスモマギカ | 83 | 89.4 | 88.5 |
| 1 | 11 | 7 | 10 | クライミング | 13 | 97.5 | 88.5 |
| 4 | 4 | 2 | 2 | グランモール | 17 | 85.4 | 88.7 |
| 5 | 2 | 7 | 9 | プリメラクラセ | 25 | 84.4 | 88.9 |
| 6 | 12 | 5 | 6 | ウインブリオーソ | 19 | 101.0 | 89.1 |
| 7 | 7 | 4 | 4 | ダノンフォーチュン | 22 | 87.9 | 89.5 |
| 8 | 9 | 6 | 8 | ドンヒューズ | 21 | 88.6 | 89.8 |
| 9 | 8 | 8 | 11 | エンドオブザロード | 66 | 88.4 | 90.1 |
| 11 | 1 | 1 | 1 | ネオアンビシャス | 21 | 81.4 | 90.3 |
| 10 | 5 | 3 | 3 | シャインヴィグラス | 33 | 87.1 | 90.3 |
| 12 | 3 | 6 | 7 | ノーブルスター | 17 | 84.9 | 91.6 |
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