【ワイド1,460円当選】【AI競馬予測】2022/07/05 佐賀 9R SAGAイブニング賞【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年07月05日 17:40:17 2022年07月05日 18:40:28

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	6	8	シルクハット	21	89.0
2	6	7	サンペドロ	33	89.3
3	7	9	オールフォーワン	63	89.5
4	2	2	レッドゼノビア	97	91.4
5	5	5	ルーサー	42	91.4
6	7	10	グリンヴァ	29	92.0
7	1	1	ボニート	27	92.1
8	5	6	ムーンヴィグラス	20	92.3
9	3	3	カシノマイスター	30	92.6
10	4	4	クラウンララファル	40	94.5
11	8	12	パドクロア	61	94.8
12	8	11	ハングルース	19	100.9

*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	5	5	5	ルーサー	42	91.4	91.5
2	1	6	8	シルクハット	21	89.0	91.7
3	2	6	7	サンペドロ	33	89.3	92.4
4	10	4	4	クラウンララファル	40	94.5	92.6
5	12	8	11	ハングルース	19	100.9	92.6
6	8	5	6	ムーンヴィグラス	20	92.3	93.5
7	3	7	9	オールフォーワン	63	89.5	93.7
8	6	7	10	グリンヴァ	29	92.0	93.7
9	7	1	1	ボニート	27	92.1	94.1
10	11	8	12	パドクロア	61	94.8	94.2
11	4	2	2	レッドゼノビア	97	91.4	94.7
12	9	3	3	カシノマイスター	30	92.6	95.0

当選結果は次の通りです。

地方競馬競馬予測ダート 1400m 佐賀 MRTPM_V2

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