毎週重賞レースの分析をしてみます
機械学習はおいおい整理していくとして、とりあえず毎週重賞レース（余裕があればメインレースも）のデータ分析をやっていこうかなと思います。
で、私は競馬の予想立てるうえで最も重要視しているのは『種牡馬の適正、実績』です。
まあ、要するに血統で予想をしているって感じですね。（あたるかどうかは置いておいて・・・）
今後、種牡馬分析以外のデータも追加していこうかと考えていますが、とりあえずは種牡馬から
東京新聞杯の出走メンバー
2/6の出走メンバーは以下のようになってます。（今現在）
2022年2月6日発走 東京新聞杯 東京芝1600メートル
人気になりそうなのは、ファインルージュ、カラテ、ホウオウアマゾンあたりでしょうか。
東京 芝1600メートルの種牡馬実績
今回の東京新聞杯出走メンバーの種牡馬において、過去3年間くらい（2019年～2022年1月）の間において、東京新聞杯と同条件（東京、芝1600ｍ）のレースの種牡馬成績を算出してみました。
この表において、上位にある種牡馬は東京芝1600ｍのレースに適正が高い・・・と言えるのかもしれません。が、あくまで参考程度ですねぇ。（過去の出走馬数が少ない種牡馬はブレが大きいと思います）
ぱっと見た感じ、やはりというか、リーディング上位のディープインパクト、キングカメハメハは成績が良さげな感じです。
ちなみにタイム指数についてなのですが、これはJAR-VANデータラボの競馬分析用ソフト「TARGET frontier JV」が出している補正タイムを全対象レースで平均化したものです。
補正タイムは各競馬場、距離毎に基準タイムを設定して、そのタイムより遅いか早いかでタイムを指数化したものですね。
100が基準で、100より高いタイム指数を出している馬は平均よりも強い（かも）と判断できると言うわけです。
もちろん、当日の馬場状態（芝の荒れ具合、雨の影響）によってタイムは変わりますので、その補正も入っています。（ゆえに補正タイム）
まあ、要するに距離などの条件を無視して、タイムを単純比較可能にした指数と言えます。競馬をデータ分析（機械学習を含めて）するうえで、距離やコースの条件を揃えて分析するとデータ量が少なくなり、十分な予想結果を得られにくいですので、こういった条件を横断した補正タイムが重要になってくる・・・というわけなんです。
競走馬は全く同じ条件のレースを毎回走ってくれるわけではありませんので。
（今回の分析では条件揃えてますけどね）
完全には補正しきれないと思いますので、あまり過信しすぎるのも良くないかなと思います。
補正タイムの詳細についてはソフトの公式サイトのヘルプを参照ください
https://targetfaq.jra-van.jp/faq/detail?site=SVKNEGBV&id=595&input_query=hosei
ちなみにこのタイム指数は私が作っている機械学習モデルの特徴量にも使ったりしております。
予想としては・・・
ロードカナロア（出走馬：ケイデンスコール）は以外にも東京1600ｍの成績が良くないですね。意外です。
1番人気になりそうなファインルージュの父はキズナ。
ですが、キズナはちょっとあまりぱっとしませんね。勝率でも６位かな。キズナは短距離よりも中長距離適正なのかもです。
本命とするにはちょっと不安な感じがします。
カラテ（父：トゥザグローリー）は勝率が高いけど、過去の対象レースが少なくてなんとも言えず。
穴でエンシンチラー（父：リアルインパクト）も連対率、複勝率が高くて面白いかもしれません。
父リアルインパクトは現役時代に東京新聞杯と同条件のG1、安田記念を勝っていますので、やはり産駒にもその傾向がでるのでしょうか・・・
キンカメ産駒（ホウオウアマゾン、アオイクレアトール）は押さえたい。
ドナアトラエンテ（父：ディープインパクト）も鞍上デムーロで不気味。
ハーツクライ産駒（イルーシヴパンサー、カテドラル）も魅力的（タイム指数、複勝圏率高い）。
というわけで、種牡馬実績だけ見た予想は以下のような感じです（私の独断も入ってます。カラテは迷う）
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