朝日杯フューチュリティステークス（GⅠ）出馬表の入線傾向をデータ解析

黒酒

2023年12月14日 22:32

この記事は、競馬の予測や戦略を考える方々に役立つ内容を提供しています。

この解析結果から、出馬表から得られる情報の入線傾向を分析し、競馬での次の一手への洞察に役立てられます。

過去の同じレースの出馬表のデータと入線傾向（着順上位と着順下位）の関係を可視化した結果です。

グラフの読み方

上側のヒストグラム

・内容：上位入線（３着内）の分布を示しています。
・解釈：横軸が出馬表の特徴量で、縦軸がその入線回数です。棒の高さが多いほど、その特徴の上位入線が多く発生しています。

下側のヒストグラム

・内容：下位入線（１８着～）の分布を示しています。※データの均衡を保って比較するため、データ数をだいたい揃えています。
・解釈：横軸が出馬表の特徴量で、縦軸がその回数です。棒の高さが多いほど、その特徴での下位入線が多く発生しています。

グラフ内の統計情報

・count：データ個数
・mean：平均値
・std：標準偏差
・min：最小値
・25％：第一四分位数
・50%：中央値
・75%：第三四分位数
・max：最大値
※数値ではない特徴量は、count（データ個数）を表示

ヒートマップ

・内容：特に重要な特徴（人気・脚質・内外枠）の組み合わせです。各セルの値は、該当する組み合わせの出現頻度を表します。青色は低い値を、赤色は高い値を示します。
・解釈：セルの値が高いほど、その組み合わせが多く観察されることを意味します。「着順上位」と「着順下位」のヒートマップを比較することで、特定の組み合わせが、着順上位または着順下位となる傾向があるかを評価できます。