【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/24 中山 11R ながつきS【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: 2022/09/24 15:45:00
- レース名: 11R ながつきS
- 場所: 中山
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 16頭
- 馬場: 不良
- 天気: 曇
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 | 7 | ロードラズライト | 31 | 67.2 |
2 | 6 | 12 | デンコウリジエール | 21 | 67.5 |
3 | 7 | 14 | ロジペルレスト | 25 | 68.2 |
4 | 3 | 6 | メイショウギガース | 40 | 69.4 |
5 | 1 | 1 | ニシノライトニング | 20 | 69.9 |
6 | 3 | 5 | スナークダヴィンチ | 18 | 70.1 |
7 | 5 | 10 | アポロビビ | 20 | 70.5 |
8 | 2 | 4 | イメル | 30 | 70.5 |
9 | 4 | 8 | エンプティチェア | 20 | 70.9 |
10 | 1 | 2 | レシプロケイト | 29 | 71.2 |
11 | 8 | 15 | ハコダテブショウ | 10 | 71.4 |
12 | 6 | 11 | ピンシャン | 18 | 71.6 |
13 | 5 | 9 | イーサンパンサー | 29 | 72.2 |
14 | 2 | 3 | スナークスター | 37 | 73.6 |
15 | 8 | 16 | ミスズグランドオー | 15 | 74.0 |
16 | 7 | 13 | ミラーウォーカーズ | 11 | 79.3 |
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 | 11 | 8 | 15 | ハコダテブショウ | 10 | 71.4 | 68.4 |
2 | 16 | 7 | 13 | ミラーウォーカーズ | 11 | 79.3 | 68.9 |
3 | 10 | 1 | 2 | レシプロケイト | 29 | 71.2 | 69.1 |
6 | 4 | 3 | 6 | メイショウギガース | 40 | 69.4 | 69.2 |
4 | 6 | 3 | 5 | スナークダヴィンチ | 18 | 70.1 | 69.2 |
5 | 15 | 8 | 16 | ミスズグランドオー | 15 | 74.0 | 69.2 |
7 | 2 | 6 | 12 | デンコウリジエール | 21 | 67.5 | 69.3 |
9 | 8 | 5 | 10 | アポロビビ | 20 | 70.5 | 69.4 |
8 | 12 | 6 | 11 | ピンシャン | 18 | 71.6 | 69.4 |
11 | 5 | 1 | 1 | ニシノライトニング | 20 | 69.9 | 69.5 |
10 | 13 | 5 | 9 | イーサンパンサー | 29 | 72.2 | 69.5 |
12 | 14 | 2 | 3 | スナークスター | 37 | 73.6 | 69.6 |
14 | 3 | 7 | 14 | ロジペルレスト | 25 | 68.2 | 69.9 |
13 | 9 | 4 | 8 | エンプティチェア | 20 | 70.9 | 69.9 |
15 | 7 | 2 | 4 | イメル | 30 | 70.5 | 70.2 |
16 | 1 | 4 | 7 | ロードラズライト | 31 | 67.2 | 70.5 |
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。