【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/15 川崎 4R C1四五【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: 2022/06/15 16:15:00
- レース名: 4R C1四五
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 稍重
- 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 | 9 | フェルカド | 28 | 89.1 |
| 2 | 6 | 8 | ゲストプリンシパル | 7 | 90.1 |
| 3 | 3 | 3 | マコトヤマンバギリ | 27 | 91.1 |
| 4 | 2 | 2 | アウタースペース | 39 | 91.4 |
| 5 | 5 | 6 | カルテベイビー | 25 | 92.0 |
| 6 | 8 | 11 | メイクロード | 37 | 92.7 |
| 7 | 1 | 1 | エールプレジール | 28 | 92.8 |
| 8 | 8 | 12 | ソルティエラ | 13 | 92.9 |
| 9 | 6 | 7 | マサハヤアン | 24 | 92.9 |
| 10 | 5 | 5 | シュゼット | 36 | 93.7 |
| 11 | 4 | 4 | トレジャーバローズ | 11 | 94.4 |
| 12 | 7 | 10 | ヘーベー | 15 | 104.7 |
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 | 7 | 1 | 1 | エールプレジール | 28 | 92.8 | 91.0 |
| 2 | 5 | 5 | 6 | カルテベイビー | 25 | 92.0 | 91.4 |
| 3 | 4 | 2 | 2 | アウタースペース | 39 | 91.4 | 91.6 |
| 4 | 2 | 6 | 8 | ゲストプリンシパル | 7 | 90.1 | 91.8 |
| 5 | 3 | 3 | 3 | マコトヤマンバギリ | 27 | 91.1 | 91.9 |
| 6 | 11 | 4 | 4 | トレジャーバローズ | 11 | 94.4 | 92.1 |
| 7 | 8 | 6 | 7 | マサハヤアン | 24 | 92.9 | 92.2 |
| 8 | 9 | 8 | 12 | ソルティエラ | 13 | 92.9 | 92.9 |
| 9 | 12 | 7 | 10 | ヘーベー | 15 | 104.7 | 93.0 |
| 10 | 1 | 7 | 9 | フェルカド | 28 | 89.1 | 93.4 |
| 11 | 10 | 5 | 5 | シュゼット | 36 | 93.7 | 93.6 |
| 12 | 6 | 8 | 11 | メイクロード | 37 | 92.7 | 96.1 |
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