【はずれ】【AI競馬予測】2022/04/02 佐賀 9R KYUSHU DREAM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: 2022/04/02 19:45:00
- レース名: 9R KYUSHU DREAM賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 11頭
- 馬場: 稍重
- 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 | 10 | アガッテオイデヨ | 9 | 80.0 |
| 2 | 3 | 3 | ハナハナグスト | 19 | 83.6 |
| 3 | 7 | 9 | ルジェンド | 11 | 85.6 |
| 4 | 6 | 7 | ジーグリーン | 10 | 85.9 |
| 5 | 6 | 6 | シウラグランデ | 7 | 87.0 |
| 6 | 5 | 5 | オメガマックス | 17 | 87.3 |
| 7 | 7 | 8 | フークキリカチャン | 14 | 87.3 |
| 8 | 8 | 11 | ヴィヴィッドパール | 9 | 87.8 |
| 9 | 4 | 4 | ダイチノツバサ | 17 | 88.0 |
| 10 | 1 | 1 | シゲルハンマー | 9 | 90.1 |
| 11 | 2 | 2 | オリベ | 7 | 99.0 |
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 | 5 | 6 | 6 | シウラグランデ | 7 | 87.0 | 84.8 |
| 2 | 11 | 2 | 2 | オリベ | 7 | 99.0 | 85.9 |
| 3 | 10 | 1 | 1 | シゲルハンマー | 9 | 90.1 | 86.1 |
| 4 | 4 | 6 | 7 | ジーグリーン | 10 | 85.9 | 86.2 |
| 5 | 7 | 7 | 8 | フークキリカチャン | 14 | 87.3 | 86.3 |
| 6 | 3 | 7 | 9 | ルジェンド | 11 | 85.6 | 86.4 |
| 7 | 9 | 4 | 4 | ダイチノツバサ | 17 | 88.0 | 87.0 |
| 8 | 2 | 3 | 3 | ハナハナグスト | 19 | 83.6 | 87.3 |
| 9 | 6 | 5 | 5 | オメガマックス | 17 | 87.3 | 87.3 |
| 10 | 1 | 8 | 10 | アガッテオイデヨ | 9 | 80.0 | 88.2 |
| 11 | 8 | 8 | 11 | ヴィヴィッドパール | 9 | 87.8 | 88.6 |
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