【はずれ】【AI競馬予測】2022/07/10 高知 11R ファイナルレース【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年07月10日 20:00:26 2022年07月10日 21:20:08

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	7	10	フクノラプラーニュ	21	83.0
2	7	9	イルルーメ	70	84.0
3	4	4	ルールダーマ	59	84.2
4	6	7	ミヤビプレシャス	27	84.3
5	8	11	ハタノリヴィール	99	85.2
6	1	1	ティーエスバラ	125	85.3
7	2	2	クラールス	98	85.3
8	6	8	メイショウワキザシ	62	85.5
9	8	12	メイショウイギョク	62	86.3
10	5	6	バイエニーチャンス	25	87.0
11	3	3	シェアザモーメント	53	87.2
12	5	5	リトルマンマミーア	42	89.3

*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	12	5	5	リトルマンマミーア	42	89.3	85.5
2	6	1	1	ティーエスバラ	125	85.3	85.6
3	11	3	3	シェアザモーメント	53	87.2	85.6
4	4	6	7	ミヤビプレシャス	27	84.3	85.7
5	10	5	6	バイエニーチャンス	25	87.0	86.2
7	7	2	2	クラールス	98	85.3	86.4
6	8	6	8	メイショウワキザシ	62	85.5	86.4
8	1	7	10	フクノラプラーニュ	21	83.0	86.7
9	5	8	11	ハタノリヴィール	99	85.2	86.9
10	2	7	9	イルルーメ	70	84.0	87.1
11	3	4	4	ルールダーマ	59	84.2	87.6
12	9	8	12	メイショウイギョク	62	86.3	88.6

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高知 1300m MRTPM_V2

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