【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/27 盛岡 12R 朝顔賞【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: 2022/06/27 18:10:00
- レース名: 12R 朝顔賞
- 場所: 盛岡
- コース: 芝
- 距離: 1700m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 稍重
- 天気: 晴
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 | 4 | 4 | ウイングリュック | 17 | 99.7 |
| 2 | 6 | 8 | オールザゴー | 52 | 102.9 |
| 3 | 6 | 7 | ミキノイチゴ | 38 | 104.0 |
| 4 | 8 | 12 | ヘネラリーフェ | 19 | 105.4 |
| 5 | 1 | 1 | エムワンハルコ | 24 | 105.7 |
| 6 | 5 | 5 | ウインルーカス | 69 | 106.0 |
| 7 | 2 | 2 | エルプシャフト | 55 | 106.7 |
| 8 | 3 | 3 | ナムラバンザイ | 96 | 107.8 |
| 9 | 8 | 11 | トーセンマッシモ | 16 | 108.2 |
| 10 | 7 | 10 | リンシャンカイホウ | 37 | 108.5 |
| 11 | 5 | 6 | セイカスタディオン | 14 | 114.6 |
| 12 | 7 | 9 | クリノシラユキ | 21 | 114.9 |
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 | 7 | 2 | 2 | エルプシャフト | 55 | 106.7 | 105.6 |
| 2 | 5 | 1 | 1 | エムワンハルコ | 24 | 105.7 | 106.0 |
| 3 | 10 | 7 | 10 | リンシャンカイホウ | 37 | 108.5 | 106.3 |
| 4 | 2 | 6 | 8 | オールザゴー | 52 | 102.9 | 106.4 |
| 5 | 1 | 4 | 4 | ウイングリュック | 17 | 99.7 | 106.5 |
| 6 | 8 | 3 | 3 | ナムラバンザイ | 96 | 107.8 | 106.5 |
| 8 | 6 | 5 | 5 | ウインルーカス | 69 | 106.0 | 106.8 |
| 7 | 9 | 8 | 11 | トーセンマッシモ | 16 | 108.2 | 106.8 |
| 9 | 4 | 8 | 12 | ヘネラリーフェ | 19 | 105.4 | 107.2 |
| 10 | 3 | 6 | 7 | ミキノイチゴ | 38 | 104.0 | 107.3 |
| 11 | 11 | 5 | 6 | セイカスタディオン | 14 | 114.6 | 107.9 |
| 12 | 12 | 7 | 9 | クリノシラユキ | 21 | 114.9 | 108.0 |
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