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【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~

2019年9月29日

【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~ では、機械学習(重回帰分析)を利用して、2019/09/29に行われるG1レースであるスプリンターズS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: スプリンターズS

日程: 2019/09/29

発走時間: 15:40

出走頭数: 16頭

距離: 1200

場所: 中山

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



【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~

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: 2019/09/29 14:55:39

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アレスバローズ菱田裕二33331:27.59['馬番', '単勝オッズ', '人気']1:08.413
12ダノンスマッシュ川田将雅14131:09.08['場所', '年齢', '馬体重変化量']1:10.9415
23セイウンコウセイ幸英明29291:05.99['年齢']1:07.579
24リナーテ三浦皇成19181:05.5['年齢']1:06.977
35レッツゴードンキ岩田康誠33321:07.09['馬体重変化量']1:06.946
36ノーワン内田博幸881:04.8['場所', '負担重量', '騎手', '馬体重']1:07.6412
47モズスーパーフレア松若風馬16161:04.71['年齢']1:04.833
48タワーオブロンドンC.ルメール13131:04.47['場所', '年齢', '騎手']1:03.721
59ディアンドル藤岡佑介771:02.84['年齢', '単勝オッズ', '人気']1:05.944
510ラブカンプー酒井学19191:08.35['年齢', '単勝オッズ', '人気']1:10.214
611マルターズアポジー丸山元気36361:06.55['騎手', '単勝オッズ']1:07.28
612ダイメイプリンセス秋山真一郎30301:06.95['騎手']1:07.6111
713ミスターメロディ福永祐一11111:05.0['年齢', '馬体重', '単勝オッズ']1:13.0716
714ハッピーアワー横山典弘991:03.94['場所', '年齢', '騎手', '馬体重', '単勝オッズ', '人気', '馬体重変...1:07.610
815イベリス浜中俊881:07.42['枠番', '馬番', '場所', '年齢']1:06.265
816ファンタジスト武豊991:02.71['馬番', '年齢']1:04.742

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: 2019/09/29 16:00:46

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アレスバローズ菱田裕二1:08.41:08.01113.010
21ダノンスマッシュ川田将雅1:10.961:07.2115.03
32セイウンコウセイ幸英明1:07.451:08.189.012
42リナーテ三浦皇成1:07.151:07.957.09
53レッツゴードンキ岩田康誠1:06.671:07.596.05
63ノーワン内田博幸1:08.361:07.81412.08
74モズスーパーフレア松若風馬1:04.871:07.233.02
84タワーオブロンドンC.ルメール1:03.471:07.121.01
95ディアンドル藤岡佑介1:05.941:08.645.013
105ラブカンプー酒井学1:10.21:08.81614.015
116マルターズアポジー丸山元気1:07.21:08.7158.014
126ダイメイプリンセス秋山真一郎1:07.811:07.51211.06
137ミスターメロディ福永祐一1:13.071:07.4616.04
147ハッピーアワー横山典弘1:07.61:07.61310.07
158イベリス浜中俊1:05.91:08.0104.011
168ファンタジスト武豊1:04.611:09.372.016

予測結果

以下当選しました!

  • 単勝 : 馬番: 8, 枠番: 4, 馬名: タワーオブロンドン, 払い戻し: 290円(2人気)
  • 複勝 : 馬番: 8, 枠番: 4, 馬名: タワーオブロンドン, 払い戻し: 130円(2人気)
  • 複勝 : 馬番: 7, 枠番: 4, 馬名: モズスーパーフレア, 払い戻し: 180円(3人気)
  • ワイド : 馬番: 8, 枠番: 4, 馬名: タワーオブロンドン と 馬番: 7, 枠番: 4, 馬名: モズスーパーフレア, 払い戻し: 430円(4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、2019/09/29に行われるG1レースであるスプリンターズSについて予測してみました。

久しぶりのG1レースで見事一着が当選しました。

さらに馬番7と8ワイドも当選しましたね。

もともと人気でしたので払戻金は小さいですが、それでも機械学習で予想が的中したことは嬉しい限りです。

【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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