【はずれ】【AI競馬予測】2022/08/30 盛岡 10R C1一組【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年08月30日 16:20:33 2022年08月30日 17:20:53

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	7	10	キンバ	27	99.5
2	7	9	アブシンス	57	100.7
3	3	3	シルバーウェーブ	47	100.8
4	5	6	トキノワンカラット	24	101.2
5	2	2	ブルーウィザード	86	101.4
6	1	1	コンカルノー	50	101.7
7	5	5	シュゼット	41	102.2
8	8	11	ホウショウエポック	30	102.3
9	4	4	メトリカ	38	103.4
10	6	7	コーラル	57	103.6
11	6	8	コスモマーヴィ	62	103.8
12	8	12	ケイリュウアサヒ	40	104.1

*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
1	7	5	5	シュゼット	41	102.2	99.0
2	4	5	6	トキノワンカラット	24	101.2	99.1
3	5	2	2	ブルーウィザード	86	101.4	100.1
5	8	8	11	ホウショウエポック	30	102.3	100.7
4	11	6	8	コスモマーヴィ	62	103.8	100.7
6	2	7	9	アブシンス	57	100.7	100.8
7	6	1	1	コンカルノー	50	101.7	101.1
8	1	7	10	キンバ	27	99.5	101.4
9	10	6	7	コーラル	57	103.6	101.4
10	12	8	12	ケイリュウアサヒ	40	104.1	101.5
11	3	3	3	シルバーウェーブ	47	100.8	101.6
12	9	4	4	メトリカ	38	103.4	102.4

当選した払い戻し金はありませんでした。

地方競馬競馬予測ダート 1600m MRTPM_V2 盛岡

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