【1着当選】2019/10/27 天皇賞(秋) ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

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【1着当選】2019/10/27 天皇賞(秋) ~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、2019/10/27に行われるG1レースである天皇賞(秋)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: 天皇賞(秋)

日程: 2019/10/27

発走時間: 15:40

出走頭数: 16頭

距離: 2000

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。

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

2019年2月24日

機械学習(重回帰分析)を利用して競馬予測に挑戦します!

2019年3月24日

 

それでは予測を見ていきましょう!

  1. 予測値
  2. 結果



【1着当選】2019/10/27 天皇賞(秋) ~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: 2019/10/27 15:10:46

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
1 1 カデナ 藤岡佑介 20 20 1:22.01 [‘年齢’, ‘負担重量’] 2:09.22 16
1 2 アーモンドアイ C.ルメール 8 8 1:55.75 [‘年齢’, ‘騎手’] 1:55.86 1
2 3 ケイアイノーテック 幸英明 14 14 2:10.57 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:57.68 5
2 4 スワーヴリチャード 横山典弘 15 15 1:32.19 [‘年齢’, ‘騎手’, ‘単勝オッズ’] 1:56.11 3
3 5 アエロリット 戸崎圭太 16 16 1:55.24 [‘年齢’] 1:55.92 2
3 6 ユーキャンスマイル 岩田康誠 12 12 1:43.21 [‘年齢’] 1:57.94 6
4 7 スティッフェリオ 丸山元気 23 23 1:59.44 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’] 2:02.61 15
4 8 マカヒキ 武豊 18 17 1:59.65 [‘年齢’] 1:59.47 14
5 9 ダノンプレミアム 川田将雅 8 8 2:01.63 [‘年齢’, ‘馬体重’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:58.48 9
5 10 サートゥルナーリア C.スミヨン 6 6 1:59.5 [‘年齢’, ‘騎手’, ‘馬体重’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:59.12 12
6 11 ゴーフォザサミット 北村宏司 13 13 2:08.66 [‘年齢’, ‘負担重量’, ‘騎手’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:58.93 11
6 12 ドレッドノータス 坂井瑠星 27 27 1:49.8 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’] 1:56.88 4
7 13 ランフォザローゼス M.デムーロ 8 8 1:59.65 [‘年齢’, ‘騎手’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:59.42 13
7 14 ワグネリアン 福永祐一 9 9 2:00.89 [‘年齢’, ‘負担重量’, ‘単勝オッズ’, ‘馬体重変化量’] 1:58.23 8
8 15 ウインブライト 松岡正海 18 18 1:50.7 [‘年齢’] 1:58.64 10
8 16 アルアイン 北村友一 17 17 2:04.22 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’] 1:58.04 7

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: 2019/10/27 15:56:00

馬番 枠番 馬名 騎手 予測タイム タイム 人気 予測着順 着順
1 1 カデナ 藤岡佑介 2:09.22 1:58.4 10 16.0 13
2 1 アーモンドアイ C.ルメール 1:55.86 1:56.2 1 1.0 1
3 2 ケイアイノーテック 幸英明 1:57.68 1:57.5 14 5.0 9
4 2 スワーヴリチャード 横山典弘 1:56.11 1:57.1 5 3.0 7
5 3 アエロリット 戸崎圭太 1:55.92 1:56.7 6 2.0 3
6 3 ユーキャンスマイル 岩田康誠 1:57.94 1:56.8 7 6.0 4
7 4 スティッフェリオ 丸山元気 2:02.61 1:57.9 13 15.0 12
8 4 マカヒキ 武豊 1:59.47 1:57.6 8 14.0 10
9 5 ダノンプレミアム 川田将雅 1:58.48 1:56.7 3 9.0 2
10 5 サートゥルナーリア C.スミヨン 1:59.12 1:57.1 2 12.0 6
11 6 ゴーフォザサミット 北村宏司 1:58.93 1:57.7 16 11.0 11
12 6 ドレッドノータス 坂井瑠星 1:56.88 2:00.1 15 4.0 16
13 7 ランフォザローゼス M.デムーロ 1:59.42 1:59.1 11 13.0 15
14 7 ワグネリアン 福永祐一 1:58.23 1:56.8 4 8.0 5
15 8 ウインブライト 松岡正海 1:58.64 1:57.3 12 10.0 8
16 8 アルアイン 北村友一 1:58.04 1:58.7 9 7.0 14

 

予測結果

以下当選しました!

  • 単勝 : 馬番: 2, 枠番: 1, 馬名: アーモンドアイ, 払い戻し: 160円(1人気)
  • 複勝 : 馬番: 2, 枠番: 1, 馬名: アーモンドアイ, 払い戻し: 110円(1人気)
  • 複勝 : 馬番: 5, 枠番: 3, 馬名: アエロリット, 払い戻し: 270円(5人気)
  • ワイド : 馬番: 2, 枠番: 1, 馬名: アーモンドアイ と 馬番: 5, 枠番: 3, 馬名: アエロリット と 馬番: 4, 枠番: 2, 馬名: スワーヴリチャード

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、2019/10/27に行われるG1レースである天皇賞(秋)について予測してみました。

前回のスプリングSに続いて2回連続の1着当選です。

【1着当選】2019/09/29 スプリンターズS ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

2019年9月29日

連続で当選するとなかなか嬉しいですね。

 

ちなみに先週のG1レース「菊花賞」については、プログラムをセットするのを忘れました・・・猛省です。


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