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、
中山 芝：良 ダート：良
京都 芝：良 ダート：良
小倉 芝：良 ダート：良
以上で機械学習しています
単勝オッズは前日の夜21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。
有料の予想コンテンツですが、値下げしています。
新価格は1日100円 1ヶ月500円です。
全レース予想のエクセルファイルのみ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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調教評価について
当サイトでは調教のタイムを標準指数化し、その指数を以下の様にA~Eの５段階でクラスタリングして評価しています。（9/24までは10段階評価でしたが5段階に戻しました）
この散布図は、右に行くほど調教タイムが早く、上に行くほど最後の1ハロンの伸びが良い調教ということになっており、基本的に右上に行くほど良い調教である、と言えるかなと思っています。（タイムが早く、最後までバテていないということ）
機械学習１着予想馬についての各調教評価ごと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）
見ての通り、調教A評価が一番的中率、回収率ともに高くなっています。 （調教評価「‐」は調教のデータが取れなかったもの）
特に1週前調教評価Aの1着単勝的中率は30％、回収率は100％を超えている・・・これはかなり有効なのでは？ と思う。
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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※ 函館、札幌開催は競走馬が現地滞在しているため調教データが取得できません。（美浦、栗東トレセンの坂路、WCコースのデータのみ取得可能）
シルクロードステークス 予想
京都 芝1200m 過去5年種牡馬実績
当サイトでは基本的に機械学習予想指数と調教指数上位の馬から重い印を打っています。
過去の統計的に的中率と回収率が高くなっていますので、予想の参考にしていただければ幸いです。
予想は以下の通り
◎ ルガル
◯ トゥラヴェスーラ
▲ アグリ
△ ショウナンハクラク
△ ジューンオレンジ
人気はルガルとアグリが分け合う様な形になっていますが、本命はルガル。
単純に機械学習予想上位であるここと、調教が良いからですね。
二番手はトゥラヴェスーラ。永島騎手どうなんだろうというのはありますけど、この馬毎回外から確実に足を伸ばしてくるし、今の京都は内が荒れまくっているからいけるかなぁと。鞍上のせいか、オッズも付いていますし。
京都の芝状態。ぼっこぼこですがな。土曜のレースもみんな内を避けて大外ぶん回してたし。
まあ、そうなってくると内枠も外枠も関係なくなってくるかもですけどね。
永島騎手頑張れ
あとは、アグリ、ショウナンハクラクは血統的に力のいる荒れた馬場に合うと思うんで。
ジューンオレンジは単純に調教の出来です。
バースクライは調教が悪すぎるのでパス
根岸ステークス 予想
京都 ダ1400m 過去5年種牡馬実績
予想は以下の通り
◎ サンライズフレイム
◯ エンペラーワケア
▲ パライバトルマリン
△ アームズレイン
△ フルム
サンライズフレイムとエンペラーワケア。人気どころで勝負します。
サンライズフレイムの方が調教が良いので◎
パライバトルマリンは調教はいまいちですが、機械学習予想上位なので。
アームズレインは調教がグッド。
フルムは父シスターミニスターが東京に合いそう。
本日の買いレース（しばらくお休みします）
これまで一年以上続けてきた「買いレース」ですが、今年に入って調子が思わしくなく。回収率もいよいよ１００％を下回りそうなため。しばらくお休みします。
条件を洗い直して再度復活させようと考えていますが、ただいま分析中です。。。
全レース予想（有償）
全レースの予想＋調教指数を有償配信します。※オッズは当日7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。
※これより先を閲覧するためにはcodocへの会員登録と１ヶ月分のサブスクリプションまたは１日分の記事購入が必要となります。すみませんが、よろしくお願い致します。
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※予想データの二次配布はご遠慮下さい。
また、7/29より全レース予想について、出走馬の種牡馬の競馬場、コース（芝orダート）、距離での実績データを追加しています。
この例で言うと、出走馬「バウンシーステップ」の父である「モーリス」の産駒の新潟競馬場、芝コース、1400メートルの条件における過去5年間の勝ち数が5回。
勝率は20％ある。 と見ることができます。
出走馬の種牡馬の実績、得意な距離競馬場コースが分かると思いますので、調教評価と合わせて予想の参考に役立てていただければと思います。
産駒数が少ない種牡馬の場合、出走数が極端に少なくなるためデータの信頼性は低くなりますのでご注意ください。（１戦１勝で勝率１００％になる場合もあります）
