【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/16 川崎 7R ペルセポネー賞【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: 2022/09/16 18:00:00
- レース名: 7R ペルセポネー賞
- 場所: 川崎
- コース: ダート
- 距離: 2000m
- 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 | 6 | 8 | コスモキルカス | 21 | 121.0 |
| 2 | 5 | 7 | エンシェントアイル | 12 | 125.8 |
| 3 | 3 | 3 | シャトン | 21 | 134.2 |
| 4 | 6 | 9 | エデリー | 24 | 134.3 |
| 5 | 8 | 12 | ザイマカ | 53 | 136.1 |
| 6 | 7 | 10 | ピースオブホース | 21 | 136.8 |
| 7 | 5 | 6 | サンクフルレッド | 24 | 137.0 |
| 8 | 8 | 13 | ヒラボククイーン | 40 | 137.1 |
| 9 | 1 | 1 | ローゼンリッター | 32 | 137.2 |
| 10 | 2 | 2 | キタノマンゲツ | 26 | 137.6 |
| 11 | 4 | 5 | エルラティオ | 57 | 137.8 |
| 12 | 4 | 4 | シンメロワン | 13 | 138.7 |
| 13 | 7 | 11 | エスジーリカチャン | 26 | 142.8 |
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 | 9 | 1 | 1 | ローゼンリッター | 32 | 137.2 | 134.2 |
| 2 | 12 | 4 | 4 | シンメロワン | 13 | 138.7 | 134.4 |
| 3 | 6 | 7 | 10 | ピースオブホース | 21 | 136.8 | 135.8 |
| 4 | 3 | 3 | 3 | シャトン | 21 | 134.2 | 136.6 |
| 5 | 10 | 2 | 2 | キタノマンゲツ | 26 | 137.6 | 136.9 |
| 6 | 2 | 5 | 7 | エンシェントアイル | 12 | 125.8 | 137.0 |
| 7 | 13 | 7 | 11 | エスジーリカチャン | 26 | 142.8 | 137.7 |
| 8 | 1 | 6 | 8 | コスモキルカス | 21 | 121.0 | 137.9 |
| 10 | 7 | 5 | 6 | サンクフルレッド | 24 | 137.0 | 138.0 |
| 9 | 8 | 8 | 13 | ヒラボククイーン | 40 | 137.1 | 138.0 |
| 11 | 11 | 4 | 5 | エルラティオ | 57 | 137.8 | 138.4 |
| 12 | 5 | 8 | 12 | ザイマカ | 53 | 136.1 | 138.5 |
| 13 | 4 | 6 | 9 | エデリー | 24 | 134.3 | 139.2 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。
ブログランキング参加中！
どれか1つでもクリックいただけると励みになります。よろしくお願いいたします。
