【はずれ】【AI競馬予測】2022/08/04 川崎 12R みんなの川崎競馬STL大招典【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: 2022/08/04 20:50:00
- レース名: 12R みんなの川崎競馬STL大招典
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 重
- 天気: 雨
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 | 2 | 2 | アイスバーグアリー | 50 | 92.5 |
2 | 5 | 7 | グローリーエックス | 12 | 96.8 |
3 | 6 | 9 | ジョウハリ | 37 | 97.9 |
4 | 7 | 11 | ファラウェイ | 14 | 98.9 |
5 | 8 | 14 | イッツショータイム | 51 | 99.3 |
6 | 5 | 8 | トレヴァー | 44 | 99.7 |
7 | 3 | 4 | ベルクオーレ | 109 | 100.4 |
8 | 7 | 12 | ビレッジクライ | 30 | 101.1 |
9 | 6 | 10 | マコトテラメエリタ | 77 | 101.2 |
10 | 4 | 5 | ヒラボククイーン | 38 | 101.2 |
11 | 8 | 13 | カナディアンロブ | 26 | 102.3 |
12 | 4 | 6 | シェナフウジン | 44 | 104.8 |
13 | 1 | 1 | シラカワカツコ | 45 | 110.9 |
14 | 3 | 3 | ジュリオチェザーレ | 12 | 119.8 |
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 | 8 | 7 | 12 | ビレッジクライ | 30 | 101.1 | 96.4 |
2 | 10 | 6 | 10 | マコトテラメエリタ | 77 | 101.2 | 97.0 |
3 | 4 | 7 | 11 | ファラウェイ | 14 | 98.9 | 97.2 |
5 | 5 | 8 | 14 | イッツショータイム | 51 | 99.3 | 97.2 |
4 | 6 | 5 | 8 | トレヴァー | 44 | 99.7 | 97.2 |
6 | 1 | 2 | 2 | アイスバーグアリー | 50 | 92.5 | 97.3 |
7 | 14 | 3 | 3 | ジュリオチェザーレ | 12 | 119.8 | 97.3 |
8 | 3 | 6 | 9 | ジョウハリ | 37 | 97.9 | 97.4 |
9 | 13 | 1 | 1 | シラカワカツコ | 45 | 110.9 | 97.8 |
10 | 2 | 5 | 7 | グローリーエックス | 12 | 96.8 | 98.0 |
11 | 9 | 4 | 5 | ヒラボククイーン | 38 | 101.2 | 98.2 |
13 | 7 | 3 | 4 | ベルクオーレ | 109 | 100.4 | 98.4 |
12 | 11 | 8 | 13 | カナディアンロブ | 26 | 102.3 | 98.4 |
14 | 12 | 4 | 6 | シェナフウジン | 44 | 104.8 | 102.0 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。