【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/29 笠松 7R C7組【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年06月29日 13:20:17 2022年06月29日 14:40:24

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	4	4	リサコーハク	16	106.7
2	8	10	カリーナチャム	30	106.8
3	7	8	ヤマニンゲイナー	119	107.3
4	6	6	モリデンマグマ	39	109.2
5	2	2	ネイバルエンスン	120	109.4
6	7	7	キャッチミー	26	109.4
7	3	3	ベッロコルサ	36	109.9
8	1	1	ウインルミナス	33	110.2
9	8	9	サムシングフォー	32	110.5
10	5	5	ヒルノベルモンタ	22	111.6

*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	9	8	9	サムシングフォー	32	110.5	108.9
2	4	6	6	モリデンマグマ	39	109.2	109.2
3	7	3	3	ベッロコルサ	36	109.9	109.2
4	3	7	8	ヤマニンゲイナー	119	107.3	109.7
5	8	1	1	ウインルミナス	33	110.2	109.7
6	2	8	10	カリーナチャム	30	106.8	109.8
7	10	5	5	ヒルノベルモンタ	22	111.6	110.6
8	5	2	2	ネイバルエンスン	120	109.4	111.4
9	6	7	7	キャッチミー	26	109.4	112.1
10	1	4	4	リサコーハク	16	106.7	113.7

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 笠松 MRTPM_V2

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