データ分析

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

2019/03/24 高松宮記念~機械学習(重回帰分析)による競馬予測~ では、機械学習(重回帰分析)を利用して、2019/03/24(日)に行われるG1レースである高松宮記念の記念について予測しましたのでご紹介します。

記念すべき競馬予測第一弾です!!!

第一弾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: 高松宮記念(G1)

日程: 2019/03/24(日)

発走時間: 15:40

距離: 1200.0

場所: 中京

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


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. 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: 2019/03/24 15:08:26

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スノードラゴン藤田菜七子57561:07.59['騎手']1:08.628
12ラインスピリット森一馬50501:09.22なし1:09.2212
23ミスターメロディ福永祐一991:09.09['馬体重変化量']1:09.0611
24セイウンコウセイ幸英明26261:04.13['年齢', '単勝オッズ', '人気']1:09.4613
35ティーハーフ国分優作45451:08.15なし1:08.156
36アレスバローズ川田将雅30301:10.42なし1:10.4218
47ショウナンアンセム藤岡康太34341:21.71['場所', '騎手', '単勝オッズ', '人気']1:07.145
48レッツゴードンキ岩田康誠31301:09.05なし1:09.0510
59ナックビーナス大野拓弥31311:08.94['年齢']1:10.4117
510ラブカンプー酒井学15151:10.68['場所', '年齢', '負担重量', '騎手', '人気']1:09.4914
611ヒルノデイバロー横山典弘36361:11.72['単勝オッズ', '人気']1:09.9515
612ロジクライC.ルメール16161:12.03['年齢', '騎手']1:10.1216
713ダノンスマッシュ北村友一11111:08.79['年齢']1:08.237
714ペイシャフェリシタ松田大作25251:05.56['単勝オッズ', '人気', '馬体重変化量']1:06.533
715モズスーパーフレア武豊14141:04.63['年齢', '負担重量']1:04.422
816デアレガーロ池添謙一14141:08.09['馬番', '場所', '年齢']1:04.21
817ダイメイフジ丸山元気25250:53.17['馬番', '年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ', '人気']1:08.929
818ダイメイプリンセスM.デムーロ25251:06.4['馬番', '年齢', '騎手', '馬体重変化量']1:07.084

どのような結果が出るのか楽しみです。

2. 結果

発表され次第更新します。

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: 2019/03/24 15:57:47

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スノードラゴン藤田菜七子1:08.621:09.210817
21ラインスピリット森一馬1:09.221:08.1161210
32ミスターメロディ福永祐一1:09.061:07.34111
42セイウンコウセイ幸英明1:09.461:07.413132
53ティーハーフ国分優作1:08.151:07.61165
63アレスバローズ川田将雅1:10.421:08.07189
74ショウナンアンセム藤岡康太1:07.141:07.41753
84レッツゴードンキ岩田康誠1:09.051:07.65106
95ナックビーナス大野拓弥1:10.411:08.961714
105ラブカンプー酒井学1:09.491:09.3121418
116ヒルノデイバロー横山典弘1:09.951:08.8181513
126ロジクライC.ルメール1:10.121:07.83168
137ダノンスマッシュ北村友一1:08.231:07.5174
147ペイシャフェリシタ松田大作1:06.531:08.115312
157モズスーパーフレア武豊1:04.421:09.02215
168デアレガーロ池添謙一1:04.21:07.8917
178ダイメイフジ丸山元気1:08.921:08.114911
188ダイメイプリンセスM.デムーロ1:07.081:09.18416

予測結果

  • 残念ながら今回のレースでは当選はありませんでした。

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、2019/03/24(日)に行われるG1レースである高松宮記念の記念について予測してみました。

記念すべき競馬予測第一弾です!!!

記念すべき初予測でしたが、残念ながら当選はありませんでした。

そんなに甘くはなかったですね(笑)

結果を見てみると、人気が集中していた出走馬の結果が芳しくなかったですね。

人気が高くなかった2頭が2着と3着になりました。なかなかの番狂わせです。

さらに予測タイムと実際のタイムを比べてみると、そこまでぶっ飛んで乖離しているデータはないものの、1位予測のデアレガーロの予測タイムは1:04.2でした。

それに対して実際に1位であったミスターメロディのタイムは1:07.3 でした。

3秒の差はなかなか大きいですのでまだまだ改善の余地ありです。

とりあえずあと数回は同じ手法で予測をして、その結果から今後の改善点を考えながら、より正確に予測していければと思います。

次は2019年3月31日に行われる大阪杯ですかね。

各出走馬に対して十分な過去レースデータがあれば公開しますね!

【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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