【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/11 高知 6R C1ー3【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: 2022/09/11 18:45:00
- レース名: 6R C1ー3
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 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 | メルジーナ | 22 | 90.5 |
| 2 | 5 | 5 | コウエイタケル | 91 | 90.8 |
| 3 | 6 | 8 | メイショウカンキ | 57 | 91.3 |
| 4 | 5 | 6 | アイタイ | 30 | 91.4 |
| 5 | 6 | 7 | レオタイザン | 61 | 92.1 |
| 6 | 3 | 3 | レイトブルーミング | 58 | 92.4 |
| 7 | 2 | 2 | フィールドドウサン | 71 | 92.6 |
| 8 | 8 | 11 | ショーンガウアー | 50 | 93.4 |
| 9 | 7 | 10 | イーグルフェザー | 56 | 93.4 |
| 10 | 1 | 1 | ペイシャフラッシュ | 54 | 94.2 |
| 11 | 7 | 9 | ヤマイチレジェンド | 109 | 95.4 |
| 12 | 8 | 12 | シエルヴァ | 30 | 97.8 |
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 | 6 | 3 | 3 | レイトブルーミング | 58 | 92.4 | 90.9 |
| 2 | 8 | 7 | 10 | イーグルフェザー | 56 | 93.4 | 91.0 |
| 4 | 1 | 4 | 4 | メルジーナ | 22 | 90.5 | 91.5 |
| 3 | 4 | 5 | 6 | アイタイ | 30 | 91.4 | 91.5 |
| 5 | 9 | 8 | 11 | ショーンガウアー | 50 | 93.4 | 91.8 |
| 6 | 12 | 8 | 12 | シエルヴァ | 30 | 97.8 | 92.1 |
| 7 | 3 | 6 | 8 | メイショウカンキ | 57 | 91.3 | 92.5 |
| 8 | 7 | 2 | 2 | フィールドドウサン | 71 | 92.6 | 92.8 |
| 10 | 2 | 5 | 5 | コウエイタケル | 91 | 90.8 | 93.3 |
| 9 | 10 | 1 | 1 | ペイシャフラッシュ | 54 | 94.2 | 93.3 |
| 11 | 11 | 7 | 9 | ヤマイチレジェンド | 109 | 95.4 | 95.8 |
| 12 | 5 | 6 | 7 | レオタイザン | 61 | 92.1 | 96.7 |
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