Настольный теннис. Парусный спорт. Пляжный футбол. Современное пятиборье. Тяжелая атлетика. Хоккей с мячом. Хоккей на траве. Экзотические виды. Betting Insider. Как работает искусственный интеллект, предсказывающий результаты матчей. Александр Жабрев, автор алгоритма, делится историей его создания: «Бот смотрит на достаточно большой объем данных, например, движение линий букмекерских коэффициентов, форму команд, дерби это или нет, положение команд в турнирной таблице и ещё множество различных факторов», — поясняет Александр принцип отбора матчей.
Тогда специально для вас: Betting Insider раздаст тысяч рублей лучшим прогнозистам ЧМ 5 причин, почему Betting Insider поможет вам ставить с умом Кирилл Дементьев и еще 9 экспертов, которые зарабатывают на ставках.
Михаил Даньшин. Так что нужно иметь критическое мышление, думать своей головой, а не верить всяким «доказательствам». Естественно, никакого ИИ в таких платформах нет и в помине. Есть куча прогнозов, которые авторы берут из чужих пабликов.
Добавить комментарий
Специально отбираются прогнозы с небольшими коэффициентами, чтобы выходила солидная цифра средней проходимости. Но мы то знаем, что сама по себе проходимость — ничто, без указания среднего коэффициента.
С такими показателями, как у описанной платформы — это болтание у нуля, что и понятно. Ну а с догоном по таким «кэфам — очень быстрый слив для клиентов. И все это удовольствие стоит немало. Разные пакеты, но в среднем около руб. Не будьте простаками. Поймите, наконец, что ставки на спорт — сложная тема. Тут нет халявы, ни бесплатно, ни за деньги. Можно самому прокачать свои навыки, опыт, и действительно сделать из беттинга источник неплохого дополнительного дохода.
На этом пути становления можно пользоваться сторонним адекватным опытом. Я надеюсь, что мой блог в этом как-то помогает. Но надо думать, что при помощи каких-то «волшебных» сервисов, программ генераторов, сайтов-прогнозов, вы чего-то добьетесь… Это все изощренные схемы мошенничества. Только ваши собственные качественные прогнозы могут давать долгосрочный положительный результат.
Australian Open 2020: прогнозирование результатов матчей с помощью нейроной сети на python
Ведь будет работать преемственность. Знания и выводы из прошлых прогнозов, ставок, будут позитивно влиять на последующие действия. Честно, я уже подустал продвигать эти тезисы. Но может быть хоть кому-то дойдет за сотым разом. Узнать подробности сейчас! Оповещать о новых комментариях по почте.
Главная Автор О проекте Все статьи. Поделись с друзьями:. Теперь мы имеем структуру, по которой данные будут группироваться, и, которые мы будем использовать для обучения и тестирования моделей. Теперь нам нужно преобразовать "сырые" данные в удобный для дальнейшего использования в нейронке формат.
Эта часть не особенно интересна, на самом деле это довольно утомительная и кропотливая работа, но именно она делает проблему уникальной и отличает её от обычных соревнований или дата-марафонов по Kaggle.
Первым шагом будет преобразование данных к нужному формату, чтобы для конкретного матча у нас будет статистика игроков как для победителя, так и для проигравшего, в отдельных строках. Затем нам нужно будет преобразовать необработанную статистику матчей игроков из абсолютных значений в относительные соотношения. Это важно, так как абсолютное значение статистики игрока зависит от длительности матча. Например, предположим, что Федерер сыграет лучший из 3-х матчей против Кирьоса и обыграет его Всего Федерер выиграл 13 партий.
Если Джокович выиграет эпическую 5-ю партию у Нишикори,то он выиграет в общей сложности 28 партий, более чем в два раза больше, чем Федерер. Это несправедливое сравнение, так как мы сравниваем лучший матч из 3 партий с лучшим из 5.
Больше смысла имеет сравнивать их коэффициенты выигрыша в игре.
Какая задача стоит перед нами
Сравнение этих двух коэффициентов более разумно, чем использование итоговых значений. Следующим важным шагом будет суммирование статистики по данному игроку за предыдущее х количество матчей перед данным турниром. Хотя это кажется довольно интуитивно понятным, написание кода для этого несколько сложно. Я внес некоторые незначительные изменения в код Тана, но по большей части, оставил код без изменений. Обратите внимание, что мы будем создавать группировки только для Australian и US Open, чтобы сэкономить время на вычислениях, а также потому, что другие турниры, такие как Уимблдон и Роланд Гаррос, имеют разную динамику подробнее об этом позже.
Это нужно будет повторить для всех игроков в нашем наборе данных по всем турнирам Australian и US Open с по год и на год. Вот как будет выглядеть часть результатов для Роджера Федерера:. Заметьте, что у Федерера, его сводная статистика до данного турнира остаётся неизменной. Интуитивно это работает, потому что, выиграет ли Федерер матч, зависит от того, насколько хорош его соперник по сравнению с. Со всеми этими данными мы можем перейти к самой увлекательной части помимо части наблюдения за работающей и успешно предсказывающей моделью - обучения нашей модели!
Для нашей модели я выбрал классификатор xgboost со следующими настройками:. Нам также нужно будет разделить данные на тренировочные и данные для тестирования валидации модели, чтобы предотвратить перегрузку xgboost.
Я выбрал простое разделение данных: тренировочные по турнирам Australian и US Open в гг. Также очень важно, чтобы мы не включали матчи ни с Уимблдона, ни с Открытого чемпионата Франции, так как стили игры будут заметно различаться в зависимости от поверхности корта. Например, при использовании глиняных кортов на French Open мяч отскакивает выше, но движется медленнее, что привносит дополнительную погрешность.
Кроме того, схемы движения и ходьба игроков будут гораздо более скользкими из-за поверхности. Аналогичный аргумент можно привести и для Уимблдона. Где травяное покрытие корта означает, что мяч движется быстрее, из-за чего, вероятность выиграть свою подачу повышается.
Подключив наши тренировочные и валидационные сеты данных в модель xgboostмы получаем окончательную валидацию AUC со значением в 0,78имея приличное количество возможностей для прогнозирования. Пока я создавал множество дополнительных функций, я забраковывал несколько их них, так как некоторые, казалось бы, мешали работе модели. Он, по сути, вычисляет долю времени, в течение которого функция появляется в дереве решений. Чем больше она появляется, тем больше вероятность того, что она будет сильным фактором точности прогнозирования.
Подробнее об этом можно прочитать. Неудивительно, что самой существенной характеристикой, определяемой xgboost, является разница в рангах игроков.
Это также подтверждается важностью перестановки:. Важность пермутации, по сути, заключается в том, что она включает в себя перестановку в случайном порядке очередности измерений, а также в том, как она влияет на точность прогнозирования.