【はずれ】【AI競馬予測】2022/07/17 小倉 11R 博多S【AIモデル: MRTPM_V2】
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。
予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/07/17 15:25:00
- レース名: 11R 博多S
- 場所: 小倉
- コース: 芝
- 距離: 2000m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 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 | 5 | 6 | ロックユー | 8 | 111.4 |
| 2 | 3 | 3 | オールザワールド | 38 | 115.1 |
| 3 | 2 | 2 | イロゴトシ | 20 | 115.4 |
| 4 | 6 | 7 | ソニックベガ | 14 | 115.7 |
| 5 | 7 | 10 | ルペルカーリア | 9 | 117.5 |
| 6 | 5 | 5 | リノキアナ | 23 | 119.0 |
| 7 | 8 | 11 | ホウオウエクレール | 25 | 120.5 |
| 8 | 7 | 9 | ウインリブルマン | 14 | 122.0 |
| 9 | 4 | 4 | タガノパッション | 11 | 123.6 |
| 10 | 8 | 12 | ムジカ | 23 | 124.0 |
| 11 | 6 | 8 | ゾンニッヒ | 9 | 125.0 |
| 12 | 1 | 1 | メイショウテンモン | 28 | 125.4 |
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 | 5 | 7 | 10 | ルペルカーリア | 9 | 117.5 | 117.0 |
| 2 | 10 | 8 | 12 | ムジカ | 23 | 124.0 | 117.2 |
| 3 | 9 | 4 | 4 | タガノパッション | 11 | 123.6 | 117.5 |
| 4 | 2 | 3 | 3 | オールザワールド | 38 | 115.1 | 117.6 |
| 5 | 3 | 2 | 2 | イロゴトシ | 20 | 115.4 | 118.0 |
| 8 | 1 | 5 | 6 | ロックユー | 8 | 111.4 | 118.3 |
| 6 | 4 | 6 | 7 | ソニックベガ | 14 | 115.7 | 118.3 |
| 7 | 8 | 7 | 9 | ウインリブルマン | 14 | 122.0 | 118.3 |
| 9 | 11 | 6 | 8 | ゾンニッヒ | 9 | 125.0 | 118.3 |
| 10 | 7 | 8 | 11 | ホウオウエクレール | 25 | 120.5 | 118.7 |
| 11 | 6 | 5 | 5 | リノキアナ | 23 | 119.0 | 119.1 |
| 12 | 12 | 1 | 1 | メイショウテンモン | 28 | 125.4 | 119.6 |
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