【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/31 水沢 10R B2一組【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年05月31日 16:20:50 2022年05月31日 17:20:49

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	ダコタブラックヒル	14	91.1
2	7	10	タオルデスカーフ	57	98.2
3	4	4	ボルドープラージュ	62	102.6
4	8	11	ハクユウフライヤー	60	102.8
5	3	3	マクロー	32	103.1
6	6	8	スセリヒメ	27	103.5
7	7	9	コアドライヴ	39	104.0
8	5	6	フェザーノユメ	34	104.2
9	8	12	ミオリパヤヤーム	44	105.2
10	5	5	シュリュッセル	61	106.3
11	2	2	ナタンドラ	29	106.9
12	6	7	ベルフラカン	16	108.2

*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	7	7	9	コアドライヴ	39	104.0	101.7
2	12	6	7	ベルフラカン	16	108.2	101.7
3	6	6	8	スセリヒメ	27	103.5	101.8
4	5	3	3	マクロー	32	103.1	101.9
5	2	7	10	タオルデスカーフ	57	98.2	102.3
6	8	5	6	フェザーノユメ	34	104.2	102.7
7	10	5	5	シュリュッセル	61	106.3	103.1
8	4	8	11	ハクユウフライヤー	60	102.8	103.5
9	11	2	2	ナタンドラ	29	106.9	103.6
10	9	8	12	ミオリパヤヤーム	44	105.2	103.7
11	1	1	1	ダコタブラックヒル	14	91.1	103.9
12	3	4	4	ボルドープラージュ	62	102.6	104.0

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 1600m 水沢 MRTPM_V2

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