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機械学習　キタサンブラックのタイムを「重回帰線」で予想。

2017年12月24日第62回有馬記念(G1) の1着　キタサンブラックのタイムを「重回帰線」で予想。

使ったデータは
http://db.netkeiba.com/horse/2012102013/
から　
今回使用するパラメータを簡単にまとめる。

斤量　距離　頭数枠番　馬体重タイムで予測。

ツール →　分析ツール　→　回帰分析　

範囲指定　する
　入力Ｙ範囲：　機械学習させる目的変数　この場合　タイム
　　　　　　　　$F$4:$F$21　の範囲を機械学習させる。

　入力ｘ範囲：　機械学習させる説明変数　この場合　頭数　斤量　枠番　距離　馬体重
　　　　　　　　$A$4:$E$21　の範囲を機械学習させる。

分析結果は

切片 -3.412753883
X 値 1 -0.270996884
X 値 2 0.059027608
X 値 3 0.466900418
X 値 4 -0.035976977
X 値 5 0.029446148

となった。これを元に　2017/12/24　と2017/11/26
のタイムを予測

予測タイムの計算式コードに当てはめた結果。

Dim seki
Dim kyori
Dim tousu
Dim waku
Dim umataijyu

Dim b
Dim x1
Dim x2
Dim x3
Dim x4
Dim x5

Dim time

seki = 57
kyori = 2500
tousu = 16
waku = 1
umataijyu = 540

b = -3.41275388348363
x1 = -0.270996884
x2 = 0.059027608
x3 = 0.466900418
x4 = -0.035976977
x5 = 0.029446148

time = seki * x1 + kyori * x2 + tousu * x3 + waku * x4 + umataijyu * x5 + b
Cells(2, 7).Value = time

seki = 57
kyori = 2400
tousu = 17
waku = 2
umataijyu = 542

b = -3.41275388348363
x1 = -0.270996884
x2 = 0.059027608
x3 = 0.466900418
x4 = -0.035976977
x5 = 0.029446148

time = seki * x1 + kyori * x2 + tousu * x3 + waku * x4 + umataijyu * x5 + b
Cells(3, 7).Value = time

2017/12/24　　は　実タイム153秒を　152.0448　秒と予測
2017/11/26　　は　実タイム143秒を 146.6318　秒と予測

当たらずとも遠からず。