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
中京 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。
当サイトの予想コンテンツですが、これまで有料で提供しておりましたが、今現在サブスクリプション契約しているユーザーさんもゼロ（泣）ですので、6月から無料で開放しようと思います。
重賞予想もなしで、全レース予想のエクセルファイルのみを公開します。
自由にダウンロードして、予想の参考にお役立ていただければと思います。（でも無断転載はやめてね）
ただ、当サイトの予想を参考にして当たったとか、応援していただける方おりましたら少額でも大歓迎ですので投げ銭頂けるとありがたいです。よろしくお願いします。
今後もいろいろとデータ分析、予想を追加していければと考えています。
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28％、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。
さらに１週前調教評価がAで当週調教評価がA or Cの馬については単勝回収率が120％を超えています。（※これは当サイトの機械学習1着予想馬が対象です）
これはかなり有用なデータではないかと思います
１週前A→当週Aが良いのは分かるが、1週前A当週Cが上位に来るのはなんで？
と、思うのですけど、おそらく、1週前で目いっぱい仕上がっており、当週は軽く調整で済ませたパターンではないかと考察します。
また、調教指数の移動平均値の集計も行っています。
移動平均値とは、一定期間の値の平均値を時期をずらして集計していく値で、イメージ的には下の表の様になります。
半年間の調教指数の平均値を集計しますが、それを３カ月ずつずらして集計。
つまり、直近に近づくほど調教指数が上がっていたらその馬は成長している
逆に過去の調教指数は高いのに、直近に近づくにつれて調教指数移動平均が下がっている場合は、その馬は衰えていると判断できるのではないかと思うわけです。
あと、１週前、当週の調教データが取得できなかった馬でもこれまでの調教指数の平均値が分かればある程度の参考にはなるかなと思い、予想に追加しました。
また、今回の調教指数移動平均追加をもって、これまで掲載していた種牡馬の過去５年実績は削除しました。あまり予想の参考になっていなかったので・・・。
なおこの調教指数移動平均データは有償コンテンツである全レースの予想にも追加されています。ぜひ、購入のご検討をよろしくお願いします。
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。
-
調教ランク評価
続きを見る
-
調教評価指数について（追加説明）
続きを見る
※ 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）
重賞予想
中日新聞杯
全レース予想
全レースの予想＋調教指数を有償配信します。※オッズは前日21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。
過去の予想データについてはこちらからダウンロードできます。（１ヶ月ごとダウンロードできます）
-
過去全レース予想データ
続きを見る
※予想データの二次配布はご遠慮下さい。
※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は廃止しました。代わりに調教指数の過去移動平均値を追加しています。
全レース予想はエクセル形式でダウンロードできます
※ 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、栗東トレセンのデータのみ取得可能）
※ジャパンカップに出走する海外所属馬については、学習に必要なデータが少ないため予想指数が低くなってしまいます。
馬券の結果は自己責任にてよろしくお願いします。
本サイトにて公開している予想、調教指数はユーザー様の予想の補助にお役立て頂ければと考えております。
