自作の機械学習モデルにて予想した重賞レース＋全レースの予想を掲載します。
馬場状態ですが、
東京 芝：良 ダート：良
京都 芝：良 ダート：良
新潟 芝：良 ダート：良
以上で機械学習しています
単勝オッズは午前５時時点のものです
データ数が少ないため、当サイトは新馬戦、障害戦の予想はしておりません。
あと、誠に勝手ながら、5月６日より一部コンテンツを有償配信させていただきたく、よろしくお願い致します。
重賞予想はそのまま無料公開、買いレースと全レース予想のエクセルファイルが有償提供となります。
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配信コンテンツの有償化について
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青葉賞 予想
これまで調教評価はA~Eの５段階でクラスタリングして評価していましたが、今週からそれぞれの評価を更に２つに細分化して合計10個のクラスタにて評価するようにしました。
例えば、評価Aをラストの１Fの伸びが良いものをA+、悪いものをAとするという感じです。
当然ながらA+の方が成績が良いので、予想の参考にしてください。
機械学習１着予想馬の単勝回収率は以下のようになっています。（2022年9月～の結果）
クラスタ分けの性質上、AよりもB+の結果の方が良くなってますのでご注意を。
調教指数、調教評価の詳細は以下のページを参照ください。
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調教ランク評価
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調教評価指数について（追加説明）
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あらためて、青葉賞の予想ですが、機械学習予想上位のスキルヴィング、アサカラキング、ヒシタイカンから順番に印を打つという感じで、調教も悪くなさそうですし。
あとは、調教A+A+のメイテソーロですかね。
本日の買いレース
2番手との予想指数の差とオッズの関係から統計をとって、回収率が１００％を超えるものをピックアップしてみました。
自分的にはこれを買いレースだと見ています。※オッズは今朝の５時時点のものです
また、こちらのリストは１週前調教、当週調教評価が上位にある馬のみを抽出してます。これで精度が上がれば良いんですけどね。
見方としては、買いオッズで示されているオッズよりも高ければ買い。（単勝）
で、期待回収率で示される回収率が期待される・・・というものです。あくまで過去の統計と私の予想モデルから導き出した数字なので、保証はもちろんできません(^_^;)
参照しやすいように買いレースについてもエクセルで提供します。
エクセルファイルの中で買いレースフラグを立てているのですが、これは現時点のオッズが「買いオッズ」の90％を超えている場合に立てているだけで、今後のオッズの変動によって条件を満たさなくなる可能性があります。現時点で買い条件が確定しているわけではありませんのでご注意ください。
あくまで目安です。
※９０％以上にしているのは今後オッズが上がる可能性を考慮して幅を取っているだけです。
今までの月別の結果を集計してみたところ、こうなりました。（払い戻し、収支は１レース１００円買ったとした場合の数字） ※数字、グラフは自動更新されていきます
競馬場別の結果はこちらです
全レースの予想結果公開
全レースの予想＋調教指数を公開します。※オッズは6時時点のものです
また、新馬戦、障害戦はデータが少ないため機械学習予想をしていません。
エクセル形式でダウンロードできますので、参考までに。
調教指数の見方についてはこちらを参照してください
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調教指数の見方について
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これは当週、１週前の調教のパターン（調教指数、過去比較、ラスト1F指数）をクラスタリングで５つのクラスタに分類。
そのクラスタの過去の成績（単勝回収率）を評価してA+~Eの10段階でランク付けをしたものです。
各ランクの1着予想馬の単勝回収率は以下の表の様になります。
ただし、この回収率は私の機械学習モデルで着順予想１着と予想した馬のみのものですので、ご注意を。（予想２着以下では回収率プラスになりません）
詳細はこちらを参照ください
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調教ランク評価
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あ、でも。馬券の結果は自己責任にてお願いします。
