先週の重賞レースの予想結果および、全レース機械学習予想結果のまとめです。
富士ステークス 予想と結果
1番人気のナミュールが後方から差し切って１着。
うーん。これは機械学習予想の弱点が顕著に出たなと思った。
ナミュールは前2走は不利を受けて実力を発揮できていなかったのですが、機械学習モデルはそんなこと分からないですからね。走破タイムと着順しか見ていませんから。
この結果はまぁ、仕方ないのかなと。
でもそれでも、エターナルタイムとイルーシヴパンサーが来なかった言い訳にはならないので、このレース完敗ですね・・・
この二頭、前で牽制し合って潰しあっちゃってて、もうちょっとなんとかならんかったのかなぁと。
菊花賞 予想と結果
ドゥレッツァがかかり気味に先頭に立った時は、終わったと思ったのですが、一旦3番手に控えて盛り返し、直線突き放して圧勝・・・
1000m通過が1分0秒4とちょっと早いペースだったのですが、2000ｍ通過が2分4秒５をペースが急落。
結局スローな展開となりこれがドゥレッツァの勝因となりました。
これって、タイトルホルダーの菊花賞と同じですね。
ハイペースと見せかけて、中盤でペースを落としてまんまと逃げ切る。
ソールオリエンスとタスティエーラはこの変則ペースに翻弄されちゃったってかんじですな。
全レースの予想結果
全レース予想
2番手予想との指数差分を見た場合
私の予想モデルは各出走馬に予想指数を出しますが、まあ当然1着予想馬の指数と2着予想馬の指数に開きがあった方が、１着予想馬の信頼性が高いものと考えられます。
それで、２番手予想との指数の差分毎に１着予想馬の予想結果をに集計したのがこちら。（利益は100円ずつBETした場合）
回収率85％はまずマスの結果かな。
調教フィルタリングで良くなれば・・・
調教評価を考慮した予想結果
下の表は1週前、当週の調教評価ランクを見て、1週前、当週調教のどちらかに「A、B」がある馬のみを抽出して上の予想結果を再集計しています。
※調教評価はA,B,C,D,Eの5段階です。調教データが取れなかったものは評価なし（除外）です。
つまり、調教評価の高い馬に絞って見たわけですが
調教評価を考慮した予想指数差分集計結果
上で２番手予想との指数の差分毎に１着予想馬の予想結果をに集計したものについて、更に調教評価E、D、「-」の馬を除外した結果がこれ。（利益は100円ずつBETした場合）
調教評価でフィルタリングしたら回収率がなんとか100％を突破しました。
調教評価ランク結果集計
先週から調教評価ランクを新たに予想に組み込んでみたのですが、その調教評価（1週前と当週）×機械学習1着予想の馬の単勝的中率、回収率を集計しています。
※調教評価ですが、9/26より＋を含めた10段階評価から＋なしの5段階評価に戻しています。（理由は分けすぎると評価が煩雑になるため・・・です）
ちなみに調教評価については以下を参照ください
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調教ランク評価
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1週前調教A評価 × 当週調教A評価 かつ機械学習1着予想の馬はかなり狙い目かと思います。
2022年9月～先週の累積結果
1週前×当週のクロス集計
先週の買いレース結果
私の機械学習モデルで出した予想指数とオッズの組み合わせで、過去の統計から回収率100％超えの期待があるレースをピックアップ。
その結果を検証してみます。
馬券種は単勝を想定しています。
先週の成績は
10戦２勝
回収率 142.0%
的中率 20.0%
菊花賞のドゥレッツァ的中が大きかったですね。
netkeiba 俺プロの成績
俺プロですが、1/7のレースより自動でデータ取得して投票する（レース発走３分前）スクリプトを作成、テスト運用しています。
その先週の結果はこちら
菊花賞的中で盛り返したものの、回収率100％には届かず・・・
