【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/10 高知 10R ファイナルレース【AIモデル: MRTPM_V1】

2022年09月10日 20:00:40 2022年09月10日 21:20:06

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	シシークラリス	56	85.1
2	5	5	アールエクシード	37	85.8
3	6	8	スーパーノヴァ	103	86.1
4	2	2	グリムカレッジ	38	86.5
5	1	1	ムサシフウジン	32	86.5
6	7	9	パクスジャポニカ	18	86.7
7	8	12	ラヴベローナ	49	87.1
8	8	11	ユイノシワザ	25	87.4
9	4	4	ヴォルターウルフ	48	87.7
10	5	6	エピックスター	32	87.7
11	3	3	トミケンスラーヴァ	81	88.3
12	6	7	ブルベアオーロ	57	88.8

*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	6	7	9	パクスジャポニカ	18	86.7	85.2
2	12	6	7	ブルベアオーロ	57	88.8	85.5
3	5	2	2	グリムカレッジ	38	86.5	85.7
4	7	8	12	ラヴベローナ	49	87.1	85.9
5	3	6	8	スーパーノヴァ	103	86.1	86.0
6	10	5	6	エピックスター	32	87.7	86.0
7	11	3	3	トミケンスラーヴァ	81	88.3	86.0
8	1	7	10	シシークラリス	56	85.1	86.3
10	4	1	1	ムサシフウジン	32	86.5	86.5
9	9	4	4	ヴォルターウルフ	48	87.7	86.5
12	2	5	5	アールエクシード	37	85.8	86.8
11	8	8	11	ユイノシワザ	25	87.4	86.8

当選した払い戻し金はありませんでした。

MRTPM_V1 地方競馬競馬予測ダート高知 1300m

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