【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/31 水沢 10R B2一組【AIモデル: MRTPM_V1】

2022年05月31日 16:20:44 2022年05月31日 17:20:48

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	10	タオルデスカーフ	57	98.4
2	1	1	ダコタブラックヒル	14	100.9
3	8	11	ハクユウフライヤー	60	101.8
4	6	8	スセリヒメ	27	103.5
5	7	9	コアドライヴ	39	103.5
6	4	4	ボルドープラージュ	62	103.5
7	3	3	マクロー	32	103.6
8	5	6	フェザーノユメ	34	103.6
9	8	12	ミオリパヤヤーム	44	104.7
10	5	5	シュリュッセル	61	106.4
11	2	2	ナタンドラ	29	106.7
12	6	7	ベルフラカン	16	108.3

*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	6	7	9	コアドライヴ	39	103.5	101.7
2	12	6	7	ベルフラカン	16	108.3	101.7
3	5	6	8	スセリヒメ	27	103.5	101.8
4	7	3	3	マクロー	32	103.6	101.9
5	1	7	10	タオルデスカーフ	57	98.4	102.3
6	8	5	6	フェザーノユメ	34	103.6	102.7
7	10	5	5	シュリュッセル	61	106.4	103.1
8	3	8	11	ハクユウフライヤー	60	101.8	103.5
9	11	2	2	ナタンドラ	29	106.7	103.6
10	9	8	12	ミオリパヤヤーム	44	104.7	103.7
11	2	1	1	ダコタブラックヒル	14	100.9	103.9
12	4	4	4	ボルドープラージュ	62	103.5	104.0

当選した払い戻し金はありませんでした。

MRTPM_V1 地方競馬競馬予測ダート 1600m 水沢

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