データ分析

【1着当選】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~

2019年3月31日

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。

【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


2019/03/31 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
11マカヒキ岩田康誠16151:57.99['馬番', '年齢']1:59.065
22ワグネリアン福永祐一771:42.59['年齢', '馬体重']1:59.256
33アルアイン北村友一15151:53.34['年齢']1:55.021
34エポカドーロ戸崎圭太992:02.02['年齢', '人気', '馬体重変化量']2:02.5410
45ムイトオブリガード横山典弘18182:09.3['単勝オッズ', '人気']2:10.4413
46キセキ川田将雅17161:40.72['年齢', '馬体重']2:00.179
57ブラストワンピース池添謙一771:58.09['年齢', '馬体重変化量']1:56.382
58サングレーザーF.ミナリク17171:58.95['年齢', '騎手']2:03.4912
69エアウィンザー浜中俊15152:09.53['年齢', '単勝オッズ', '人気']2:17.2614
610ステイフーリッシュ藤岡康太10101:51.99['年齢', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:56.593
711ペルシアンナイトM.デムーロ16162:05.26['年齢', '騎手', '馬体重']1:59.798
712ステルヴィオ丸山元気10101:58.05['年齢', '人気', '馬体重変化量']1:57.274
813スティッフェリオ田辺裕信20201:52.09['年齢', '単勝オッズ']2:03.3411
814ダンビュライト松若風馬19181:54.08['枠番', '年齢', '馬体重変化量']1:59.487

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
11マカヒキ岩田康誠1:59.062:01.21054
22ワグネリアン福永祐一1:59.252:01.1363
33アルアイン北村友一1:55.022:01.0911
43エポカドーロ戸崎圭太2:02.542:02.081010
54ムイトオブリガード横山典弘2:10.442:01.614138
64キセキ川田将雅2:00.172:01.0292
75ブラストワンピース池添謙一1:56.382:01.3126
85サングレーザーF.ミナリク2:03.492:02.161212
96エアウィンザー浜中俊2:17.262:01.25145
106ステイフーリッシュ藤岡康太1:56.592:02.412313
117ペルシアンナイトM.デムーロ1:59.792:02.04811
127ステルヴィオ丸山元気1:57.272:02.57414
138スティッフェリオ田辺裕信2:03.342:01.513117
148ダンビュライト松若風馬1:59.482:01.61179

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~

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。


【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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