データ分析

2019/05/12 ヴィクトリアマイル ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

2019年5月12日

2019/05/12 ヴィクトリアマイル ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~ では、機械学習(重回帰分析)を利用して、2019/05/12に行われるG1レースであるヴィクトリアマイルについて予測しましたのでご紹介します。

今回の予測対象レースおよび条件はこちらになります。

レース名: ヴィクトリアマイル

日程: 2019/05/12

発走時間: 15:40

出走頭数: 18頭

距離: 1600

場所: 東京

馬場: 良

地面: 芝

天気: 晴

予測に用いている機械学習の分析手法の一つである重回帰分析や、タイム予測に利用した要素や制約などに関する情報についてはこちらの記事をご参照ください。

【数式なしで徹底解説!】機械学習の基本!回帰分析(単回帰分析・重回帰分析)について解説します!
機械学習(重回帰分析)を利用して競馬予測に挑戦します!【過去データからタイムを予測】

それでは予測を見ていきましょう!

  1. 予測値
  2. 結果



2019/05/12 ヴィクトリアマイル ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

1. 予測値

それでは早速、機械学習(重回帰分析)によって算出された予測値を見ていきましょう!

ちゃんとレース開始前に算出したことをメモしておくために、予測を算出した時間も表示しておきます。

予測を算出した時間: 2019/05/12 14:49:41

枠番馬番馬名騎手過去レース数有効データ数全変数を利用した予測タイム(参考値)外挿のため除去した変数予測タイム予測着順
11アマルフィコースト坂井瑠星12101:36.38['枠番', '馬番', '場所', '年齢', '負担重量']1:27.222
12レッドオルガ北村友一13131:34.21['年齢']1:34.3414
23クロコスミア戸崎圭太28271:35.81['年齢']1:36.8317
24ノームコアD.レーン881:35.24['年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ']1:36.4316
35メイショウオワラ秋山真一郎17171:29.99['年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:32.377
36ラッキーライラック石橋脩991:34.0['年齢']1:34.0413
47ミッキーチャーム川田将雅991:33.13['場所', '年齢', '人気']1:33.9112
48デンコウアンジュ柴田善臣27271:33.59['年齢']1:32.065
59プリモシーン福永祐一991:29.17['年齢']1:29.94
510ミエノサクシード川島信二26261:39.17['年齢', '人気']1:33.3210
611アエロリット横山典弘13131:33.24['年齢']1:33.29
612ワントゥワン中谷雄太28281:22.74['年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:32.778
713サトノワルキューレ内田博幸881:14.27['枠番', '馬番', '年齢', '騎手', '人気', '馬体重変化量']1:34.7515
714レッツゴードンキ岩田康誠32311:29.84['人気']1:29.753
715カンタービレM.デムーロ991:30.55['馬番', '年齢', '騎手']1:15.251
816ソウルスターリング武豊13131:40.56['枠番', '馬番', '年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ', '人気']1:33.6711
817サウンドキアラ田辺裕信12110:48.02['馬番', '年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:39.3718
818フロンテアクイーン三浦皇成25250:38.29['馬番', '年齢']1:32.346

どのような結果が出るのか楽しみです。

2. 結果

レース結果

レース結果が出ましたのでご報告します。

こちらが予測値と結果をまとめたデータになります。

結果更新時間: 2019/05/14 22:39:54 (遅くなってすみません・・・)

馬番枠番馬名騎手予測タイムタイム人気予測着順着順
11アマルフィコースト坂井瑠星1:27.221:32.012214
21レッドオルガ北村友一1:34.341:31.431411
32クロコスミア戸崎圭太1:36.831:30.611173
42ノームコアD.レーン1:36.431:30.55161
53メイショウオワラ秋山真一郎1:32.371:32.418717
63ラッキーライラック石橋脩1:34.041:30.61134
74ミッキーチャーム川田将雅1:33.911:31.26128
84デンコウアンジュ柴田善臣1:32.061:31.410512
95プリモシーン福永祐一1:29.91:30.5442
105ミエノサクシード川島信二1:33.321:31.117106
116アエロリット横山典弘1:33.21:30.9295
126ワントゥワン中谷雄太1:32.771:32.216816
137サトノワルキューレ内田博幸1:34.751:31.7141513
147レッツゴードンキ岩田康誠1:29.751:31.213310
157カンタービレM.デムーロ1:15.251:32.57118
168ソウルスターリング武豊1:33.671:31.28119
178サウンドキアラ田辺裕信1:39.371:31.215187
188フロンテアクイーン三浦皇成1:32.341:32.29615

予測結果

  • 残念ながら今回のレースでは当選はありませんでした。

まとめ

いかがでしたでしょうか。

ここでは、機械学習(重回帰分析)を利用して、2019/05/12に行われるG1レースであるヴィクトリアマイルについて予測してみました。

今回のレースでは残念ながら当選はありませんでした。

毎年波乱が起こると言われているヴィクトリアマイルはやはり予測が難しいのでしょうか。

次回のレースに期待です。

【2020年5月6日追記】

2019年に算出した全ての予測結果をこちらの記事でまとめました。

全て単勝でかけていたらトータルで3倍のリターンでした!

【プラス収支達成!】2019年に機械学習(重回帰分析)で競馬予測をかけた結果をまとめました。
【プラス収支達成!】2019年に機械学習(重回帰分析)で競馬予測をかけた結果をまとめました。

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