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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~

2019年10月27日

【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。

【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



【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
11カデナ藤岡佑介20201:22.01['年齢', '負担重量']2:09.2216
12アーモンドアイC.ルメール881:55.75['年齢', '騎手']1:55.861
23ケイアイノーテック幸英明14142:10.57['年齢', '単勝オッズ', '人気']1:57.685
24スワーヴリチャード横山典弘15151:32.19['年齢', '騎手', '単勝オッズ']1:56.113
35アエロリット戸崎圭太16161:55.24['年齢']1:55.922
36ユーキャンスマイル岩田康誠12121:43.21['年齢']1:57.946
47スティッフェリオ丸山元気23231:59.44['年齢', '単勝オッズ']2:02.6115
48マカヒキ武豊18171:59.65['年齢']1:59.4714
59ダノンプレミアム川田将雅882:01.63['年齢', '馬体重', '単勝オッズ', '人気']1:58.489
510サートゥルナーリアC.スミヨン661:59.5['年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ', '人気']1:59.1212
611ゴーフォザサミット北村宏司13132:08.66['年齢', '負担重量', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:58.9311
612ドレッドノータス坂井瑠星27271:49.8['年齢', '単勝オッズ']1:56.884
713ランフォザローゼスM.デムーロ881:59.65['年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:59.4213
714ワグネリアン福永祐一992:00.89['年齢', '負担重量', '単勝オッズ', '馬体重変化量']1:58.238
815ウインブライト松岡正海18181:50.7['年齢']1:58.6410
816アルアイン北村友一17172:04.22['年齢', '単勝オッズ']1:58.047

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
11カデナ藤岡佑介2:09.221:58.41016.013
21アーモンドアイC.ルメール1:55.861:56.211.01
32ケイアイノーテック幸英明1:57.681:57.5145.09
42スワーヴリチャード横山典弘1:56.111:57.153.07
53アエロリット戸崎圭太1:55.921:56.762.03
63ユーキャンスマイル岩田康誠1:57.941:56.876.04
74スティッフェリオ丸山元気2:02.611:57.91315.012
84マカヒキ武豊1:59.471:57.6814.010
95ダノンプレミアム川田将雅1:58.481:56.739.02
105サートゥルナーリアC.スミヨン1:59.121:57.1212.06
116ゴーフォザサミット北村宏司1:58.931:57.71611.011
126ドレッドノータス坂井瑠星1:56.882:00.1154.016
137ランフォザローゼスM.デムーロ1:59.421:59.11113.015
147ワグネリアン福永祐一1:58.231:56.848.05
158ウインブライト松岡正海1:58.641:57.31210.08
168アルアイン北村友一1:58.041:58.797.014

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~

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。

【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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