【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/19 佐賀 9R 佐賀王冠賞 重賞【AIモデル: MRTPM_V2】
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。
予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/06/19 18:05:00
- レース名: 9R 佐賀王冠賞 重賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 2000m
- 頭数: 11頭
- 馬場: 良
- 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 | 2 | 2 | ダイモーン | 17 | 122.6 |
| 2 | 7 | 8 | ラヴィアンレーヴ | 31 | 124.3 |
| 3 | 7 | 9 | グレイトパール | 42 | 132.0 |
| 4 | 1 | 1 | パイロキネシスト | 58 | 132.7 |
| 5 | 4 | 4 | ドゥラリュール | 30 | 132.7 |
| 6 | 8 | 11 | テイエムチェロキー | 52 | 133.1 |
| 7 | 6 | 7 | アンバラージュ | 48 | 133.7 |
| 8 | 5 | 5 | ボヘミアラプソディ | 59 | 134.4 |
| 9 | 3 | 3 | ゲットワイルド | 48 | 134.5 |
| 10 | 6 | 6 | トゥルスウィー | 28 | 135.6 |
| 11 | 8 | 10 | トウカイデュエル | 26 | 135.9 |
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 | 6 | 8 | 11 | テイエムチェロキー | 52 | 133.1 | 131.3 |
| 2 | 9 | 3 | 3 | ゲットワイルド | 48 | 134.5 | 131.3 |
| 3 | 7 | 6 | 7 | アンバラージュ | 48 | 133.7 | 131.7 |
| 4 | 5 | 4 | 4 | ドゥラリュール | 30 | 132.7 | 131.8 |
| 5 | 11 | 8 | 10 | トウカイデュエル | 26 | 135.9 | 132.3 |
| 6 | 4 | 1 | 1 | パイロキネシスト | 58 | 132.7 | 132.8 |
| 7 | 3 | 7 | 9 | グレイトパール | 42 | 132.0 | 133.7 |
| 8 | 1 | 2 | 2 | ダイモーン | 17 | 122.6 | 133.8 |
| 9 | 8 | 5 | 5 | ボヘミアラプソディ | 59 | 134.4 | 134.1 |
| 10 | 2 | 7 | 8 | ラヴィアンレーヴ | 31 | 124.3 | 134.2 |
| 11 | 10 | 6 | 6 | トゥルスウィー | 28 | 135.6 | 135.5 |
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