【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/03 佐賀 5R C1ー4組【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」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。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/09/03 17:35:00
- レース名: 5R C1ー4組
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 9頭
- 馬場: 重
- 天気: 曇
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 | 8 | 9 | エスシーゾロ | 19 | 89.1 |
2 | 3 | 3 | ローブデュソワール | 32 | 89.2 |
3 | 7 | 7 | ランタン | 105 | 92.2 |
4 | 1 | 1 | オプティマス | 42 | 92.6 |
5 | 5 | 5 | シングンオリヴィア | 44 | 93.1 |
6 | 8 | 8 | マカラプア | 28 | 93.6 |
7 | 6 | 6 | ルーサー | 45 | 94.8 |
8 | 2 | 2 | ラインリブラ | 23 | 95.8 |
9 | 4 | 4 | ピーチリキュール | 28 | 96.1 |
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 | 9 | 4 | 4 | ピーチリキュール | 28 | 96.1 | 91.1 |
2 | 8 | 2 | 2 | ラインリブラ | 23 | 95.8 | 91.5 |
3 | 4 | 1 | 1 | オプティマス | 42 | 92.6 | 91.6 |
4 | 7 | 6 | 6 | ルーサー | 45 | 94.8 | 91.8 |
5 | 3 | 7 | 7 | ランタン | 105 | 92.2 | 92.1 |
6 | 2 | 3 | 3 | ローブデュソワール | 32 | 89.2 | 92.8 |
7 | 1 | 8 | 9 | エスシーゾロ | 19 | 89.1 | 94.0 |
8 | 6 | 8 | 8 | マカラプア | 28 | 93.6 | 94.6 |
9 | 5 | 5 | 5 | シングンオリヴィア | 44 | 93.1 | 94.8 |
当選した払い戻し金
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