【はずれ】【AI競馬予測】2022/03/30 高知 7R 桃子・生誕・卒業特別【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: 2022/03/30 18:40:00
- レース名: 7R 桃子・生誕・卒業特別
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12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 | 5 | 6 | ジッテ | 84 | 91.4 |
| 2 | 1 | 1 | クリノアントニヌス | 56 | 92.0 |
| 3 | 7 | 10 | ナムライダテン | 33 | 92.3 |
| 4 | 5 | 5 | マーチャンスルー | 48 | 92.6 |
| 5 | 6 | 8 | イチネンプリンス | 46 | 92.7 |
| 6 | 8 | 11 | メイショウカンキ | 46 | 93.4 |
| 7 | 4 | 4 | トミケンスラーヴァ | 74 | 93.7 |
| 8 | 8 | 12 | ナムラシンウチ | 56 | 94.0 |
| 9 | 6 | 7 | ウインブルースカイ | 75 | 95.0 |
| 10 | 2 | 2 | ペイシャニンフ | 69 | 95.1 |
| 11 | 7 | 9 | ゼニス | 12 | 95.4 |
| 12 | 3 | 3 | エンゼルキッズ | 21 | 98.3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 5 | 6 | 8 | イチネンプリンス | 46 | 92.7 | 91.7 |
| 1 | 6 | 8 | 11 | メイショウカンキ | 46 | 93.4 | 91.7 |
| 4 | 11 | 7 | 9 | ゼニス | 12 | 95.4 | 91.8 |
| 3 | 12 | 3 | 3 | エンゼルキッズ | 21 | 98.3 | 91.8 |
| 5 | 8 | 8 | 12 | ナムラシンウチ | 56 | 94.0 | 91.9 |
| 6 | 3 | 7 | 10 | ナムライダテン | 33 | 92.3 | 92.3 |
| 7 | 7 | 4 | 4 | トミケンスラーヴァ | 74 | 93.7 | 92.4 |
| 8 | 2 | 1 | 1 | クリノアントニヌス | 56 | 92.0 | 92.5 |
| 9 | 9 | 6 | 7 | ウインブルースカイ | 75 | 95.0 | 93.4 |
| 10 | 10 | 2 | 2 | ペイシャニンフ | 69 | 95.1 | 93.5 |
| 11 | 1 | 5 | 6 | ジッテ | 84 | 91.4 | 93.6 |
| 12 | 4 | 5 | 5 | マーチャンスルー | 48 | 92.6 | 95.9 |
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。
ブログランキング参加中！
どれか1つでもクリックいただけると励みになります。よろしくお願いいたします。
