【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/26 佐賀 10R SAGAイブニング賞【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年06月26日 18:00:38 2022年06月26日 19:00:32

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	5	5	タガノリヴェラーノ	29	86.0
2	3	3	スマイルジャスパー	21	89.4
3	1	1	キタノサブライム	23	90.2
4	8	9	イケノアスリート	56	90.3
5	8	10	レディフォリア	32	90.7
6	7	8	マグマ	94	90.7
7	6	6	アルゴセイコウ	68	91.5
8	2	2	エイシンシナバー	32	92.9
9	7	7	ワタシヲマッテル	76	94.5
10	4	4	エムテイフラッシュ	33	101.0

*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
2	4	8	9	イケノアスリート	56	90.3	89.4
1	6	8	10	レディフォリア	32	90.7	89.4
3	8	2	2	エイシンシナバー	32	92.9	89.8
4	10	4	4	エムテイフラッシュ	33	101.0	89.9
5	2	3	3	スマイルジャスパー	21	89.4	90.1
6	5	7	8	マグマ	94	90.7	90.4
7	3	1	1	キタノサブライム	23	90.2	90.6
8	9	7	7	ワタシヲマッテル	76	94.5	92.2
9	1	5	5	タガノリヴェラーノ	29	86.0	92.4
10	7	6	6	アルゴセイコウ	68	91.5	92.5

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 1400m 佐賀 MRTPM_V2

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