机器学习中的 IPL 预测

来自世界各地的数百万观众观看印度家喻户晓的 T20 板球比赛，即印度超级联赛 (IPL)。联赛中的每一场比赛都充满了真正的兴奋和期待，其中包括一些世界上顶尖的板球运动员。随着人工智能和机器学习的发展，现在可以更准确地预测 IPL 比赛结果。在这篇文章中，我们将讨论如何利用机器学习来预测 IPL 比赛结果。

现在我们将尝试实现机器学习，以找到适合预测 IPL 的模型。

导入库

读取数据集

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按比赛分组击球手

在这里，我们将按比赛次数对击球手进行分组。

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按数据集分组投球手

在这里，我们将对投球手进行分组。

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探索性数据分析 (EDA)

在这里，我们将使用各种统计和可视化技术来探索和分析数据集，以揭示模式、趋势和变量之间的关系。

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孟买印度人队赢得了最多的投币次数，相比之下，Rising Pune Supergiant 队赢得了最少的投币次数。

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在这里，我们可以说，赢得投币并不对比赛结果产生很大影响，但确实让你有权选择先击球或先投球。

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所有击球手在其职业生涯中都有起伏。

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SL Malinga 的得分一直相当稳定。

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SK Raina 在其整个 IPL 职业生涯中得分最高。

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现在我们将访问已转换为用于预测目的的数据集。

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我们的数据集中没有任何缺失值。

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我们已将球队名称编码为数值。

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将数据集拆分为训练集和测试集

建模

现在我们将研究各种机器学习算法以及它们的学习曲线和维度灾难。

1. KNN

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学习曲线

这是模型随着从训练数据中学习而随时间推移的表现的图形表示。曲线通常显示模型的误差与所用训练数据量的函数关系，例如均方误差或分类误差。

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在这里，随着训练集大小的增加，模型的准确性也会增加。

但在开始时性能有突然的增长，然后缓慢增加。

维度灾难

维度灾难是指许多机器学习算法的性能随着数据中特征或维度的增加而恶化的现象。

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根据图表，当特征数量增加时，性能急剧增加，但逐渐恶化。

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KNN 的准确率为 27%，这对于预测比赛来说是不合适的。

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2. SVM

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模型在训练集上的表现非常出色，但在处理测试数据集时，它未能达到训练集上的预期。

学习曲线

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在这里，我们没有看到在验证分数之后准确性有任何提高。

输出

令人惊讶的是，在训练数据中，即使在增加数量后性能也会提高，而在验证数据中，性能先是提高，然后下降。

3. 朴素贝叶斯

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45%。考虑到过去的低迷表现，我们获得了相当不错的准确率。

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特征数量的增加导致模型准确率急剧下降。所以如果我们坚持较少的特征数量会更好

输出

模型的准确率得分没有显示任何改进迹象。

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学习曲线

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在训练集上处理时，增加特征数量会导致性能下降，但相比之下，测试集则相反。

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4. 决策树分类器

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team2 是所有特征中最重要的。

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当我们增加特征数量时，模型的性能会提高。

输出

考虑大量特征可以提高模型的效率。

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当我们增加样本数量时，模型的准确性会下降。

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这里的验证分数和训练分数都很好。

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DTC 的性能得分为 64%，相当高。

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学习曲线

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正如你可能已经预测的那样，当我们增加特征数量时，模型的准确性会提高。

维度灾难

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5. 逻辑回归

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模型得分还算可以。

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学习曲线

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增加训练集的大小会降低训练分数，而在交叉验证中，起初会增加。

维度灾难

输出

增加模型大小会提高训练集和验证集的准确性。

模型评估

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决策树在预测 IPL 比赛结果的模型中准确率最高。

决策树之所以能够做到这一点，是因为它将许多因素结合在一起，这有助于进行预测。

结论

通过利用数据的力量和尖端的算法，机器学习彻底改变了 IPL 预测的方式。通过分析历史数据、选择相关的特征以及使用各种机器学习算法，可以生成对比赛结果、球员表现甚至赛事冠军的准确预测。由于体育运动固有的不确定性，任何预测模型都无法保证 100% 的准确率，但机器学习提供了一种数据驱动的方法，可以改进决策并为 IPL 带来更高的兴奋度。