2019/03/31 大阪杯 ~機械学習(重回帰分析)による競馬のタイム予測~

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2019/03/31 大阪杯 ~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、2019/03/31に行われるG1レースである大阪杯(G1)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: 大阪杯(G1)

日程: 2019/03/31

発走時間: 15:40

出走頭数: 14頭

距離: 2000

場所: 阪神

馬場: 良

地面: 芝

天気: 曇

 

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

2019/03/31 大阪杯 ~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: 2019/03/31 15:00:38

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 マカヒキ 岩田康誠 16 15 1:57.99 [‘馬番’, ‘年齢’] 1:59.06 5
2 2 ワグネリアン 福永祐一 7 7 1:42.59 [‘年齢’, ‘馬体重’] 1:59.25 6
3 3 アルアイン 北村友一 15 15 1:53.34 [‘年齢’] 1:55.02 1
3 4 エポカドーロ 戸崎圭太 9 9 2:02.02 [‘年齢’, ‘人気’, ‘馬体重変化量’] 2:02.54 10
4 5 ムイトオブリガード 横山典弘 18 18 2:09.3 [‘単勝オッズ’, ‘人気’] 2:10.44 13
4 6 キセキ 川田将雅 17 16 1:40.72 [‘年齢’, ‘馬体重’] 2:00.17 9
5 7 ブラストワンピース 池添謙一 7 7 1:58.09 [‘年齢’, ‘馬体重変化量’] 1:56.38 2
5 8 サングレーザー F.ミナリク 17 17 1:58.95 [‘年齢’, ‘騎手’] 2:03.49 12
6 9 エアウィンザー 浜中俊 15 15 2:09.53 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 2:17.26 14
6 10 ステイフーリッシュ 藤岡康太 10 10 1:51.99 [‘年齢’, ‘騎手’, ‘単勝オッズ’, ‘人気’] 1:56.59 3
7 11 ペルシアンナイト M.デムーロ 16 16 2:05.26 [‘年齢’, ‘騎手’, ‘馬体重’] 1:59.79 8
7 12 ステルヴィオ 丸山元気 10 10 1:58.05 [‘年齢’, ‘人気’, ‘馬体重変化量’] 1:57.27 4
8 13 スティッフェリオ 田辺裕信 20 20 1:52.09 [‘年齢’, ‘単勝オッズ’] 2:03.34 11
8 14 ダンビュライト 松若風馬 19 18 1:54.08 [‘枠番’, ‘年齢’, ‘馬体重変化量’] 1:59.48 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: 2019/03/31 15:54:21

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 マカヒキ 岩田康誠 1:59.06 2:01.2 10 5 4
2 2 ワグネリアン 福永祐一 1:59.25 2:01.1 3 6 3
3 3 アルアイン 北村友一 1:55.02 2:01.0 9 1 1
4 3 エポカドーロ 戸崎圭太 2:02.54 2:02.0 8 10 10
5 4 ムイトオブリガード 横山典弘 2:10.44 2:01.6 14 13 8
6 4 キセキ 川田将雅 2:00.17 2:01.0 2 9 2
7 5 ブラストワンピース 池添謙一 1:56.38 2:01.3 1 2 6
8 5 サングレーザー F.ミナリク 2:03.49 2:02.1 6 12 12
9 6 エアウィンザー 浜中俊 2:17.26 2:01.2 5 14 5
10 6 ステイフーリッシュ 藤岡康太 1:56.59 2:02.4 12 3 13
11 7 ペルシアンナイト M.デムーロ 1:59.79 2:02.0 4 8 11
12 7 ステルヴィオ 丸山元気 1:57.27 2:02.5 7 4 14
13 8 スティッフェリオ 田辺裕信 2:03.34 2:01.5 13 11 7
14 8 ダンビュライト 松若風馬 1:59.48 2:01.6 11 7 9

 

予測結果

以下当選しました!

  • 単勝: 馬番3, 枠番3, アルアイン
  • 複勝: 馬番3, 枠番3, アルアイン

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、2019/03/31に行われるG1レースである大阪杯(G1)について予測してみました。

初陣の高松宮記念では予測が外れてしまいましたが、2回目の大阪杯で見事に単勝当選しました。

2019/03/24 高松宮記念~機械学習(重回帰分析)による競馬予測~

2019年3月24日

1着になったアルアインは2年ぶりの勝利で、騎手の北村友一はJRAで初のG1レース勝利だそうです。

記念すべき勝利を的中してとても嬉しく思います。

もともと人気順位も9位といまいちでしたので、払戻金も以下の通りなかなかです。

  • 単勝: 馬番3, 枠番3, アルアイン –> 2,220円
  • 複勝: 馬番3, 枠番3, アルアイン –> 450円

 

ただ予測タイムと実際のタイムには大きな乖離がありました。

この辺りの精度については今後の課題になりそうです。

とりあえず2度目の挑戦で単勝当選しました!!!

 

次のG1レースは2019年4月7日の桜花賞ですが、こちらは3歳牝馬のレースになるので過去のレースデータ不足して予測できない可能性が高いですね。

このような場合のためにも、異なる予測方法を考えていかないといけませんね。

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