2023 東海ステークス G2 過去10年間 データ分析

20230118

競馬

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TANDE競馬 データ分析

データ分析

AI予想とは関係なく、データ分析を行っています。
東海ステークス過去10年分を対象として行いました!
分析結果としてマイナスデータをまとめていますので、
週末に公開するAI予想とともに、ぜひ参考にしてもらえればと思います!
※日程、距離、競馬場の変更は考慮しておりませんので、予めご了承ください。

馬番

馬番 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1 0 0 0 10
2 0 0 0 10
3 0 1 2 7
4 1 1 1 7
5 1 0 2 7
6 2 1 1 6
7 1 0 0 9
8 2 0 0 8
9 0 1 0 9
10 0 1 0 9
11 1 1 0 8
12 0 2 0 8
13 0 1 2 6
14 1 0 1 6
15 1 1 1 4
16 0 0 0 6

性別

性別 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
牡馬 10 9 9 109
牝馬 0 0 1 5
セン馬 0 1 0 6

年齢

年齢 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
4 1 1 2 13
5 6 3 3 23
6 1 1 5 39
7 2 4 0 27
8 0 1 0 12
9 0 0 0 4
10 0 0 0 2

当日人気

当日人気 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1 5 1 3 1
2 2 2 0 6
3 0 2 2 6
4 2 0 1 7
5 0 0 0 10
6 0 0 1 9
7 1 1 0 8
8 0 1 1 8
9 0 1 0 9
10 0 0 1 9
11 0 0 0 10
12 0 1 1 8
13 0 1 0 8
14 0 0 0 8
15 0 0 0 7
16 0 0 0 6

当日斤量

当日斤量 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
53.0 0 0 0 1
54.0 0 0 1 3
55.0 1 0 2 12
56.0 6 8 6 95
57.0 2 2 0 8
58.0 1 0 1 1

脚質

脚質 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
逃げ 4 2 1 16
先行 3 4 2 23
差し 3 2 4 35
追い込み 0 2 3 46

前走距離

前走距離 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1400 0 0 0 2
1600 1 0 2 8
1700 0 0 0 2
1800 6 8 7 80
1900 0 0 0 1
2000 1 0 0 10
2100 0 0 0 3
2400 0 0 0 1
3000 0 0 0 2

前々走距離

前々走距離 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1200 0 0 0 2
1400 0 0 1 8
1600 0 0 1 6
1700 1 0 0 15
1800 9 7 6 55
1900 0 0 1 3
2000 0 0 0 16
2100 0 1 0 6
2200 0 0 0 1
2400 0 0 0 2

前走着順

前走着順 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
0.0 0 0 0 1
1.0 3 0 1 15
2.0 2 0 2 8
3.0 0 0 1 6
4.0 0 1 3 7
5.0 1 0 0 5
6.0 0 3 0 7
7.0 0 2 0 3
8.0 1 0 0 9
9.0 0 0 0 9
10.0 0 0 1 7
11.0 1 0 0 5
12.0 0 1 0 9
13.0 0 1 1 4
14.0 0 0 0 5
15.0 0 0 0 5
16.0 0 0 0 4

前々走着順

前々走着順 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
0.0 0 0 0 1
1.0 4 2 3 13
2.0 1 1 1 10
3.0 0 0 3 11
4.0 1 1 0 3
5.0 1 1 1 7
6.0 1 0 0 7
7.0 1 1 0 14
8.0 0 0 0 6
9.0 0 0 0 5
10.0 0 0 0 9
11.0 0 1 0 8
12.0 1 1 0 4
13.0 0 0 0 7
14.0 0 0 0 5
15.0 0 0 1 4

前走頭数

前走頭数 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
9.0 1 0 0 0
10.0 0 0 0 3
11.0 1 1 0 3
12.0 0 0 1 1
13.0 0 1 0 6
14.0 0 0 0 4
15.0 0 0 1 9
16.0 6 6 7 81
17.0 0 0 0 2

前々走頭数

前々走頭数 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
8.0 0 0 0 1
9.0 0 0 0 2
10.0 0 0 0 2
11.0 1 0 2 7
12.0 1 0 0 5
13.0 1 0 0 6
14.0 0 0 1 11
15.0 0 0 0 13
16.0 7 8 6 66
18.0 0 0 0 1

前走クラス

前走クラス 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
3勝クラス 1 0 1 7
オープン 7 8 8 102

前々走クラス

前々走クラス 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
2勝クラス 1 0 0 0
3勝クラス 0 1 1 12
オープン 9 7 8 102

前走人気

前走人気 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1.0 4 0 3 5
2.0 0 1 0 7
3.0 1 0 1 7
4.0 0 2 2 6
5.0 1 1 0 7
6.0 0 0 0 10
7.0 0 0 0 8
8.0 0 0 1 8
9.0 0 0 0 10
10.0 0 1 0 8
11.0 1 1 1 5
12.0 0 0 0 7
13.0 0 1 1 7
14.0 0 0 0 9
15.0 1 1 0 3
16.0 0 0 0 2

前々走人気

前々走人気 1着回数 2着回数 3着回数 着外回数
1.0 4 0 2 8
2.0 1 1 2 12
3.0 0 3 0 7
4.0 3 0 2 12
5.0 1 0 0 13
6.0 0 1 0 6
7.0 0 1 2 9
8.0 1 1 0 4
9.0 0 0 1 6
10.0 0 0 0 13
11.0 0 0 0 3
12.0 0 0 0 5
13.0 0 1 0 5
14.0 0 0 0 6
15.0 0 0 0 1
16.0 0 0 0 3
17.0 0 0 0 1

マイナスデータまとめ

過去のレース結果において、馬券内(3着以内)に一度も入った事のない結果をマイナスデータと定義しております。
下記データは、左側がマイナスデータに該当するデータ、右側が(1着-2着-3着-4着以下)の回数を表記しております。
例:「前走人気:3 -> 0-0-0-15」←前走3番人気だった馬が過去合計15頭いて、その15頭全て4着以下であったマイナスデータと読み取ります。

  • 馬番:1 -> 0-0-0-10
  • 馬番:2 -> 0-0-0-10
  • 馬番:16 -> 0-0-0-6
  • 当日人気:5 -> 0-0-0-10
  • 当日人気:11 -> 0-0-0-10
  • 当日人気:14 -> 0-0-0-8
  • 当日人気:15 -> 0-0-0-7
  • 当日人気:16 -> 0-0-0-6
  • 前々走距離:2000 -> 0-0-0-16
  • 前走着順:9.0 -> 0-0-0-9
  • 前走着順:14.0 -> 0-0-0-5
  • 前走着順:15.0 -> 0-0-0-5
  • 前々走着順:8.0 -> 0-0-0-6
  • 前々走着順:9.0 -> 0-0-0-5
  • 前々走着順:10.0 -> 0-0-0-9
  • 前々走着順:13.0 -> 0-0-0-7
  • 前々走着順:14.0 -> 0-0-0-5
  • 前々走頭数:15.0 -> 0-0-0-13
  • 前走人気:6.0 -> 0-0-0-10
  • 前走人気:7.0 -> 0-0-0-8
  • 前走人気:9.0 -> 0-0-0-10
  • 前走人気:12.0 -> 0-0-0-7
  • 前走人気:14.0 -> 0-0-0-9
  • 前々走人気:10.0 -> 0-0-0-13
  • 前々走人気:12.0 -> 0-0-0-5
  • 前々走人気:14.0 -> 0-0-0-6

このブログについて

技術的に悩んだこと、やってみたことを書き溜めています。自身の復習のため、また同じ悩みがある方は参考にできるような書き方にしていきます。 趣味の競馬AI開発と競馬AIでの予想も公開していきます。 金曜日に土曜日の中央競馬(JRA)全レース予想、土曜日に日曜日の中央競馬(JRA)全レース予想を公開する予定です。

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はじめまして。あいちゃんです。雑魚エンジニアです。趣味で機械学習をやっています。日々の勉強としてアウトプットしていきます。

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