【ワイド1,020円当選】【AI競馬予測】2022/07/16 佐賀 9R SAGAイブニング賞【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年07月16日 17:40:17 2022年07月16日 18:40:16

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	8	10	オラクトゥール	24	89.8
2	6	6	パワーオーソリティ	35	90.6
3	1	1	カシノルシーダ	31	90.9
4	2	2	ブランモンストル	39	91.6
5	5	5	キリンノツバサ	70	92.2
6	4	4	クラックステソーロ	21	93.3
7	7	8	マリンタカチエフミ	15	93.5
8	7	7	ツヅミボシ	72	94.3
9	3	3	ビオロンスコッツ	39	95.1
10	8	9	グランポートリネス	26	96.1

*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	1	8	10	オラクトゥール	24	89.8	92.3
1	6	4	4	クラックステソーロ	21	93.3	92.3
3	3	1	1	カシノルシーダ	31	90.9	92.8
4	8	7	7	ツヅミボシ	72	94.3	93.3
5	7	7	8	マリンタカチエフミ	15	93.5	93.4
6	10	8	9	グランポートリネス	26	96.1	93.6
8	4	2	2	ブランモンストル	39	91.6	93.9
7	9	3	3	ビオロンスコッツ	39	95.1	93.9
9	5	5	5	キリンノツバサ	70	92.2	94.4
10	2	6	6	パワーオーソリティ	35	90.6	95.3

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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