【はずれ】【AI競馬予測】2022/08/03 川崎 5R メリッサ賞【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: 2022/08/03 17:00:00
- レース名: 5R メリッサ賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 2000m
- 頭数: 14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 | 3 | 3 | ローゼンリッター | 30 | 132.8 |
| 2 | 3 | 4 | ジャンティオム | 48 | 134.7 |
| 3 | 8 | 14 | ザイマカ | 51 | 135.6 |
| 4 | 7 | 11 | ブリリアントウェイ | 21 | 135.9 |
| 5 | 1 | 1 | エスジーリカチャン | 24 | 136.3 |
| 6 | 5 | 8 | コスモキルカス | 19 | 136.5 |
| 7 | 7 | 12 | ピースオブホース | 19 | 137.0 |
| 8 | 4 | 6 | エデリー | 22 | 137.2 |
| 9 | 4 | 5 | ブルベアライノ | 83 | 137.8 |
| 10 | 8 | 13 | エクセルレジェンド | 103 | 138.0 |
| 11 | 2 | 2 | シャトン | 20 | 138.0 |
| 12 | 6 | 10 | エルラティオ | 56 | 139.0 |
| 13 | 5 | 7 | キタノマンゲツ | 24 | 139.7 |
| 14 | 6 | 9 | ジーソウルブラザー | 11 | 141.7 |
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 | 4 | 7 | 11 | ブリリアントウェイ | 21 | 135.9 | 133.9 |
| 2 | 10 | 2 | 2 | シャトン | 20 | 138.0 | 134.6 |
| 3 | 14 | 6 | 9 | ジーソウルブラザー | 11 | 141.7 | 135.1 |
| 4 | 12 | 6 | 10 | エルラティオ | 56 | 139.0 | 135.5 |
| 5 | 3 | 8 | 14 | ザイマカ | 51 | 135.6 | 135.6 |
| 6 | 1 | 3 | 3 | ローゼンリッター | 30 | 132.8 | 135.7 |
| 7 | 8 | 4 | 6 | エデリー | 22 | 137.2 | 135.8 |
| 9 | 5 | 1 | 1 | エスジーリカチャン | 24 | 136.3 | 136.2 |
| 8 | 7 | 7 | 12 | ピースオブホース | 19 | 137.0 | 136.2 |
| 10 | 2 | 3 | 4 | ジャンティオム | 48 | 134.7 | 136.6 |
| 11 | 9 | 4 | 5 | ブルベアライノ | 83 | 137.8 | 136.8 |
| 12 | 13 | 5 | 7 | キタノマンゲツ | 24 | 139.7 | 137.0 |
| 13 | 11 | 8 | 13 | エクセルレジェンド | 103 | 138.0 | 137.6 |
| 14 | 6 | 5 | 8 | コスモキルカス | 19 | 136.5 | 138.5 |
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