【はずれ】【AI競馬予測】2022/03/20 高知 9R ファイナルレース【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」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。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/03/20 20:50:00
- レース名: 9R ファイナルレース
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 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 | 7 | 9 | パガットケーブ | 57 | 86.2 |
| 2 | 3 | 3 | オールデン | 61 | 86.3 |
| 3 | 5 | 6 | オオシマアジサイ | 21 | 86.5 |
| 4 | 1 | 1 | リリベット | 40 | 86.9 |
| 5 | 8 | 11 | ドゥオンフルール | 50 | 87.1 |
| 6 | 4 | 4 | アンガイガンバルド | 60 | 87.1 |
| 7 | 5 | 5 | エナジーループ | 39 | 87.2 |
| 8 | 8 | 12 | ミュートエアー | 53 | 87.3 |
| 9 | 7 | 10 | モズストフラ | 85 | 87.8 |
| 10 | 6 | 8 | トーアコルレオーネ | 31 | 89.8 |
| 11 | 2 | 2 | リトルマンマミーア | 35 | 93.1 |
| 12 | 6 | 7 | ベディヴィア | 47 | 94.6 |
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 | 6 | 8 | 11 | ドゥオンフルール | 50 | 87.1 | 85.9 |
| 2 | 8 | 8 | 12 | ミュートエアー | 53 | 87.3 | 86.0 |
| 3 | 12 | 6 | 7 | ベディヴィア | 47 | 94.6 | 86.1 |
| 4 | 2 | 3 | 3 | オールデン | 61 | 86.3 | 86.4 |
| 5 | 7 | 5 | 5 | エナジーループ | 39 | 87.2 | 86.5 |
| 6 | 4 | 1 | 1 | リリベット | 40 | 86.9 | 86.8 |
| 7 | 1 | 7 | 9 | パガットケーブ | 57 | 86.2 | 87.0 |
| 8 | 3 | 5 | 6 | オオシマアジサイ | 21 | 86.5 | 87.1 |
| 10 | 5 | 4 | 4 | アンガイガンバルド | 60 | 87.1 | 87.3 |
| 9 | 10 | 6 | 8 | トーアコルレオーネ | 31 | 89.8 | 87.3 |
| 11 | 9 | 7 | 10 | モズストフラ | 85 | 87.8 | 87.8 |
| 12 | 11 | 2 | 2 | リトルマンマミーア | 35 | 93.1 | 88.9 |
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