2021年10月3日　スプリンターズステークス　ニューラルネット(2ネット)+重回帰分析による予測

10月3日中山11R「スプリンターズステークス」を、PyTorchによるニューラルネット（馬体重考慮しないネットと馬体重考慮したネットの2種類）と重回帰分析のアンサンブル学習によるネットワークで予測しました。以下にその結果を示します。なお、予測結果の横のスコアは、「1着となる予測確率」を示します。ニューラルネットには順伝播型ネット(Feed Forward Neural Nets) を用いて、ボトルネック構造と残差結合を利用しております。場体重考慮なしニューラルネット、場体重考慮ありニューラルネット、そして重回帰分析のアンサンブル学習時の重み付けは4:5:1で行っております。

中山11R「スプリンターズステークス」

(17:40追記) 今回の予測結果では、2着のレシステンシアが上位予測となった一方、1着のピクシーナイト・3着のシヴァージのスコアが低く、予測できていない結果となりました。

1着のピクシーナイトは3番人気にもかかわらず、予測1着確率は0.124とかなり低く、10番人気のシヴァージよりもスコアが低くなるという結果となりました。ここ最近の予測結果では、オッズ上位馬が最下位予測となる傾向にあり、これについては原因を究明すべき点であると考えています。

来週はＧⅡ・ＧⅢレースが土日合わせて3レース予定されていますが、次回は東京11RサウジアラビアロイヤルCのみ予測を行う予定です。また、予定が合えば今回のスプリンターズステークスの予測結果の検証についても記事を投稿することも考えています。