データ分析

2019/11/17 マイルCS ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

2019年11月17日

2019/11/17 マイルCS ~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、2019/11/17に行われるG1レースであるマイルCS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: マイルCS

日程: 2019/11/17

発走時間: 15:40

出走頭数: 17頭

距離: 1600

場所: 京都

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



2019/11/17 マイルCS ~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: 2019/11/17 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ダノンキングリー横山典弘661:34.9['場所', '年齢', '騎手']1:35.2416
12グァンチャーレ松岡正海40401:32.13['枠番']1:31.947
23マイスタイル田中勝春22221:17.18なし1:17.181
24レッドオルガ岩田望来15151:22.82['年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:31.184
35インディチャンプ池添謙一11111:20.34['年齢', '騎手']1:29.12
36フィアーノロマーノ藤岡康太12121:27.84['年齢', '馬体重', '単勝オッズ', '人気', '馬体重変化量']1:35.4417
47ペルシアンナイトO.マーフィー20201:35.55['年齢', '騎手', '馬体重']1:31.215
48プリモシーンW.ビュイック12121:28.56['騎手', '単勝オッズ', '人気', '馬体重変化量']1:31.876
59クリノガウディー藤岡佑介991:35.56['年齢']1:34.8313
510アルアインR.ムーア18181:33.49['年齢', '騎手']1:34.2412
611カテドラル武豊881:34.82['場所', '年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ', '人気']1:33.6210
612モズアスコット和田竜二18181:29.56['年齢', '騎手']1:30.543
713タイムトリップ幸英明24241:45.32['年齢', '単勝オッズ', '人気']1:35.1615
714ダノンプレミアム川田将雅991:34.19['年齢']1:33.489
815ダイアトニックC.スミヨン11111:34.66['騎手']1:34.8314
816エメラルファイト石川裕紀人881:36.24['馬番', '年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:33.9711
817レイエンダC.ルメール10101:35.03['馬番', '場所', '年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:32.98

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: 2019/11/17 17:14:46

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ダノンキングリー横山典弘1:35.241:33.4216.05
21グァンチャーレ松岡正海1:31.941:33.8117.08
32マイスタイル田中勝春1:17.181:33.4101.04
42レッドオルガ岩田望来1:31.181:33.8154.09
53インディチャンプ池添謙一1:29.11:33.032.01
63フィアーノロマーノ藤岡康太1:35.441:34.11417.013
74ペルシアンナイトO.マーフィー1:31.211:33.365.03
84プリモシーンW.ビュイック1:31.871:33.996.011
95クリノガウディー藤岡佑介1:34.831:33.61213.07
105アルアインR.ムーア1:34.241:34.9512.016
116カテドラル武豊1:33.621:33.51310.06
126モズアスコット和田竜二1:30.541:34.273.014
137タイムトリップ幸英明1:35.161:34.11715.012
147ダノンプレミアム川田将雅1:33.481:33.219.02
158ダイアトニックC.スミヨン1:34.831:33.8414.010
168エメラルファイト石川裕紀人1:33.971:35.01611.017
178レイエンダC.ルメール1:32.91:34.388.015

予測結果

以下当選しました!

  • 複勝 : 馬番: 5, 枠番: 3, 馬名: インディチャンプ, 払い戻し: 190円(3人気)

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、2019/11/17に行われるG1レースであるマイルCSについて予測してみました。

久々の競馬予測となりましたが、残念ながら1位当選とはいきませんでした。

予測では2着となっていたインディチャンプが1着となり、1着と予測していたマイスタイルは4着に終わりました。

インディチャンプが複勝当選で、190円の払い戻しです。

もともと人気があったので払い戻り金は小さいです。

そして予測タイムと実際のタイムを比較してみると、マイスタイルのみがかなり乖離していることがわかります。

外挿のために除去された変数もないので、これについては追加で要因を調査していきます。

【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。

-データ分析
-, , ,

© 2022 気ままなブログ