【はずれ】【AI競馬予測】2022/09/25 盛岡 9R C1二組【AIモデル: MRTPM_V2】

2022年09月25日 16:20:55 2022年09月25日 17:20:35

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。

*AIモデル「MRTPM(Version 2)」の詳細についてはこちらをご参照ください。

予測

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	2	2	ゴーフォーゴールド	11	91.9
2	5	5	ピアチェーレ	22	99.3
3	4	4	ファッベラ	46	101.3
4	8	11	ハイパーチャージ	124	101.7
5	8	10	ビクトリーカノン	30	102.4
6	6	7	サンクビジュー	67	103.3
7	1	1	フルミント	27	103.3
8	3	3	シンキングターボ	92	103.4
9	6	6	マーレット	25	105.3
10	7	8	ヨシタカ	63	105.5
11	7	9	ゴールデンダイヤ	73	106.8

*AIモデルは完璧ではありません。あくまで予測なので結果の責任は負えません。参考データの1つとしてみていただければと思います。

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	1	1	フルミント	27	103.3	100.6
2	5	8	10	ビクトリーカノン	30	102.4	101.7
3	4	8	11	ハイパーチャージ	124	101.7	101.8
4	3	4	4	ファッベラ	46	101.3	102.6
5	2	5	5	ピアチェーレ	22	99.3	103.0
6	9	6	6	マーレット	25	105.3	103.4
7	7	6	7	サンクビジュー	67	103.3	103.5
8	8	3	3	シンキングターボ	92	103.4	104.1
9	11	7	9	ゴールデンダイヤ	73	106.8	104.3
10	1	2	2	ゴーフォーゴールド	11	91.9	104.4
除外	10	7	8	ヨシタカ	63	105.5	nan

当選した払い戻し金はありませんでした。

地方競馬競馬予測ダート 1600m MRTPM_V2 盛岡

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