【はずれ】【AI競馬予測】2022/07/17 高知 12R ファイナルレース【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 20:50:00
- レース名: 12R 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 | 10 | ガットゲンチタラ | 26 | 82.7 |
| 2 | 2 | 2 | サーキットブレイク | 13 | 82.8 |
| 3 | 6 | 7 | ミスバイキング | 17 | 84.2 |
| 4 | 1 | 1 | ナノハナバタケ | 7 | 84.4 |
| 5 | 4 | 4 | モトチカ | 26 | 85.9 |
| 6 | 5 | 6 | サノコア | 14 | 86.1 |
| 7 | 3 | 3 | オンラインパワー | 25 | 86.5 |
| 8 | 7 | 9 | ロージーグロウ | 11 | 86.7 |
| 9 | 8 | 12 | ホシハタノキセキ | 7 | 87.7 |
| 10 | 5 | 5 | ガイフウカイセイ | 7 | 88.7 |
| 11 | 6 | 8 | ペルグランデ | 10 | 90.4 |
| 12 | 8 | 11 | ゴッドレイジング | 12 | 96.9 |
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 | 11 | 6 | 8 | ペルグランデ | 10 | 90.4 | 86.9 |
| 2 | 5 | 4 | 4 | モトチカ | 26 | 85.9 | 87.1 |
| 3 | 6 | 5 | 6 | サノコア | 14 | 86.1 | 87.2 |
| 4 | 3 | 6 | 7 | ミスバイキング | 17 | 84.2 | 87.4 |
| 5 | 12 | 8 | 11 | ゴッドレイジング | 12 | 96.9 | 87.6 |
| 6 | 7 | 3 | 3 | オンラインパワー | 25 | 86.5 | 87.7 |
| 7 | 1 | 7 | 10 | ガットゲンチタラ | 26 | 82.7 | 88.0 |
| 9 | 9 | 8 | 12 | ホシハタノキセキ | 7 | 87.7 | 88.0 |
| 8 | 10 | 5 | 5 | ガイフウカイセイ | 7 | 88.7 | 88.0 |
| 10 | 2 | 2 | 2 | サーキットブレイク | 13 | 82.8 | 88.4 |
| 11 | 4 | 1 | 1 | ナノハナバタケ | 7 | 84.4 | 88.7 |
| 12 | 8 | 7 | 9 | ロージーグロウ | 11 | 86.7 | 89.8 |
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