【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/05 大井 9R C1七八【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: 2022/09/05 18:55:00
- レース名: 9R C1七八
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 13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 | 4 | 4 | エルピド | 33 | 68.5 |
| 2 | 7 | 10 | サハラントアジア | 12 | 71.0 |
| 3 | 3 | 3 | ヒイロメープル | 23 | 72.7 |
| 4 | 4 | 5 | ウエディングパーク | 18 | 73.0 |
| 5 | 8 | 12 | グラスクアドラ | 26 | 73.5 |
| 6 | 6 | 8 | セブンゴー | 10 | 74.0 |
| 7 | 5 | 6 | ハヌマーン | 15 | 74.2 |
| 8 | 1 | 1 | ティーズグランツ | 23 | 74.2 |
| 9 | 2 | 2 | ウィシュアポナスタ | 17 | 75.1 |
| 10 | 8 | 13 | アーネストロング | 41 | 75.2 |
| 11 | 6 | 9 | フォルツァ | 12 | 75.4 |
| 12 | 5 | 7 | サランスク | 8 | 76.1 |
| 13 | 7 | 11 | オールドブラフ | 21 | 80.4 |
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 | 12 | 5 | 7 | サランスク | 8 | 76.1 | 73.6 |
| 2 | 10 | 8 | 13 | アーネストロング | 41 | 75.2 | 74.0 |
| 3 | 11 | 6 | 9 | フォルツァ | 12 | 75.4 | 74.1 |
| 4 | 13 | 7 | 11 | オールドブラフ | 21 | 80.4 | 74.1 |
| 5 | 5 | 8 | 12 | グラスクアドラ | 26 | 73.5 | 74.3 |
| 6 | 7 | 1 | 1 | ティーズグランツ | 23 | 74.2 | 74.4 |
| 7 | 6 | 6 | 8 | セブンゴー | 10 | 74.0 | 74.7 |
| 8 | 8 | 5 | 6 | ハヌマーン | 15 | 74.2 | 74.8 |
| 9 | 9 | 2 | 2 | ウィシュアポナスタ | 17 | 75.1 | 74.9 |
| 10 | 3 | 3 | 3 | ヒイロメープル | 23 | 72.7 | 75.0 |
| 11 | 1 | 4 | 4 | エルピド | 33 | 68.5 | 75.1 |
| 13 | 2 | 7 | 10 | サハラントアジア | 12 | 71.0 | 75.2 |
| 12 | 4 | 4 | 5 | ウエディングパーク | 18 | 73.0 | 75.2 |
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