【複勝240円当選】【AI競馬予測】2022/07/09 函館 11R マリーンS【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年07月09日 14:40:35 2022年07月09日 15:40:41

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	6	ロッシュローブ	23	101.3
2	5	8	ロードエクレール	13	103.1
3	4	5	バティスティーニ	34	105.1
4	7	12	オメガレインボー	27	105.6
5	6	10	ブラックアーメット	17	105.8
6	8	14	スマッシャー	14	106.4
7	3	3	リアンヴェリテ	36	106.8
8	8	13	ディサーニング	18	106.9
9	6	9	プリティーチャンス	16	107.5
10	3	4	ヴィーダ	37	108.2
11	5	7	ダンツキャッスル	32	108.6
12	7	11	ウェルドーン	15	111.2
13	1	1	ペプチドバンブー	25	115.6
14	2	2	フルデプスリーダー	23	118.8

*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	12	7	11	ウェルドーン	15	111.2	104.0
1	14	2	2	フルデプスリーダー	23	118.8	104.0
3	2	5	8	ロードエクレール	13	103.1	104.1
4	4	7	12	オメガレインボー	27	105.6	104.3
5	9	6	9	プリティーチャンス	16	107.5	104.4
6	11	5	7	ダンツキャッスル	32	108.6	104.4
7	1	4	6	ロッシュローブ	23	101.3	104.6
8	5	6	10	ブラックアーメット	17	105.8	104.8
9	10	3	4	ヴィーダ	37	108.2	104.8
11	3	4	5	バティスティーニ	34	105.1	104.9
10	13	1	1	ペプチドバンブー	25	115.6	104.9
12	6	8	14	スマッシャー	14	106.4	105.1
13	8	8	13	ディサーニング	18	106.9	105.2
14	7	3	3	リアンヴェリテ	36	106.8	106.7

当選結果は次の通りです。

馬券種類	番号	払い戻し金
複勝	8	240円

中央競馬競馬予測ダート 1700m MRTPM_V2 函館

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