【複勝230円当選】【AI競馬予測】2022/09/14 川崎 12R 秋明菊賞【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: 2022/09/14 20:50:00
- レース名: 12R 秋明菊賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 1500m
- 頭数: 14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 | 8 | 13 | ジョウハリ | 39 | 96.6 |
2 | 6 | 10 | ラピッドフロウ | 39 | 98.1 |
3 | 6 | 9 | イッツショータイム | 53 | 98.2 |
4 | 1 | 1 | シンボリビーノ | 33 | 98.4 |
5 | 2 | 2 | トレヴァー | 45 | 98.5 |
6 | 3 | 4 | シゲルナガレボシ | 33 | 99.0 |
7 | 4 | 5 | ニャンニャン | 16 | 99.0 |
8 | 4 | 6 | ハクサンブレーヴ | 30 | 99.6 |
9 | 3 | 3 | エメラルスマイル | 17 | 100.5 |
10 | 5 | 7 | サツキヒューズ | 26 | 100.6 |
11 | 7 | 11 | セイウンミレイア | 41 | 101.1 |
12 | 5 | 8 | スリンシンガポール | 25 | 103.3 |
13 | 8 | 14 | グローリーエックス | 14 | 103.6 |
14 | 7 | 12 | ファラウェイ | 16 | 104.4 |
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 | 4 | 1 | 1 | シンボリビーノ | 33 | 98.4 | 97.5 |
2 | 2 | 6 | 10 | ラピッドフロウ | 39 | 98.1 | 97.9 |
3 | 14 | 7 | 12 | ファラウェイ | 16 | 104.4 | 98.0 |
4 | 3 | 6 | 9 | イッツショータイム | 53 | 98.2 | 98.4 |
5 | 7 | 4 | 5 | ニャンニャン | 16 | 99.0 | 98.9 |
7 | 1 | 8 | 13 | ジョウハリ | 39 | 96.6 | 99.1 |
6 | 11 | 7 | 11 | セイウンミレイア | 41 | 101.1 | 99.1 |
8 | 5 | 2 | 2 | トレヴァー | 45 | 98.5 | 99.2 |
9 | 12 | 5 | 8 | スリンシンガポール | 25 | 103.3 | 99.2 |
11 | 6 | 3 | 4 | シゲルナガレボシ | 33 | 99.0 | 99.6 |
10 | 10 | 5 | 7 | サツキヒューズ | 26 | 100.6 | 99.6 |
12 | 9 | 3 | 3 | エメラルスマイル | 17 | 100.5 | 99.9 |
13 | 13 | 8 | 14 | グローリーエックス | 14 | 103.6 | 99.9 |
14 | 8 | 4 | 6 | ハクサンブレーヴ | 30 | 99.6 | 100.0 |
当選した払い戻し金
当選結果は次の通りです。
馬券種類 | 番号 | 払い戻し金 |
---|---|---|
複勝 | 10 | 230円 |