競馬関係 重賞、メインレース分析

先週(2/19-2/20)の予想結果

2/19-2/20の予想と実際の結果のまとめです

2/19 予想結果

全レース予想

 機械学習モデルによる2/12の全レースの予想結果を開示します。(障害、新馬戦除く)

 1着予想の的中率はまあまあですが、回収率が悪い・・・

 的中した馬のオッズが低かったですね。

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。

 2番手予想との予想指数差が大きいほど的中率、回収率が高くなる傾向は出ていますが、回収率100%は超えていない・・・

 予想指数とか差分についての詳細はこちらの記事を参照下さい

機械学習で単勝回収率100%突破?

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ダイヤモンドS 予想と結果

2/19の重賞レース ダイヤモンドSの分析、予想した結果ですが

ダイヤモンドS 京都牝馬S 機械学習予想

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出馬表と、機械学習モデルによる予想はこちら

 で、結果はこうなりました

 一応1着のテーオーロイヤルは当てる事ができたのですが、、、2着3着がねぇ・・・

 

京都牝馬S 予想と結果

2/19の2つ目の重賞レース 京都牝馬Sの分析、予想した結果ですが

ダイヤモンドS 京都牝馬S 機械学習予想

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出馬表と、機械学習モデルによる予想はこちら

 予想モデルはタンタラスを本命としておりましたが・・・結果は

 タンタラス3着・・・

 指数的にタンタラスが抜けていたので期待していたのですが。直線あまり伸びませんでした。

 というか、ロータスランドが止まらなかったって感じですかね。

2/20 予想結果

全レース予想

 機械学習モデルによる2/20の全レースの予想結果です。(障害、新馬戦除く)

 うーん。1着、2着予想の回収率低すぎ・・・

 これはだめですわ

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。

 こちらは差が0.4以上ある場合で回収率が100%を超えました。

 レース数がかなり絞られちゃいますが、指数が抜けている方が信頼度が高いですねぇ。

 ただ、単勝オッズとしては低いので・・・流しの軸として考えるのが良いのだろうか・・・

 1着予想指数が抜けていて、2番手3番手が拮抗していたら、1番手予想から流すとか・・・、検討する価値はあるかな。

フェブラリーS 予想と結果

 フェブラリーSの出馬表と事前の予想はこちらです。(オッズは当日の朝時点のものです)

 予想モデルは人気薄のテオレーマを本命にしましたが・・・

 カフェファラオが横綱相撲で連覇達成。余裕の勝利でしたね・・・

 本命としていたテオレーマは道中後ろで、直線に入っても後ろのまま・・・全く見せ場なく終わりました。ぴえん。

 カフェファラオは東京1600では負け無し。一応予想モデルではコース適性(馬自身と種牡馬)も特徴量に入っているんですが、なぜか評価低かったですね・・・なんでだろ?

 あと、ソダシは前残りな展開だったとはいえ、3着に健闘。今度もダート路線で行くんでしょうか?

小倉大賞典 予想と結果

 小倉大賞典の出馬表と事前の予想はこちらです

 予想モデルはノルカソルカとダブルシャープの2頭を評価。

 どちらも上位人気ではなく、当たればでかかったんですが。

 1番人気のアリーヴォが勝利。

 今年中央の重賞レースでは1番人気の馬が18連敗していたらしく(過去ワースト記録)、アリーヴォがその流れを断ち切りました。

 え? ノルカソルカ、ダブルシャープはどうなったって? 全然ダメでしたよ?

今週のレース

今週は土曜日の26日は重賞はお休み

日曜日の27日に中山記念G2と阪急杯G3があります

 

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