728x90 NBA6 4) 5일만에 스포츠 AI 베팅 만들기 : 데이터분석 92.8% 적중률 DAY 2 총 데이터의 수 : 2021개 (NBA 기준) 가정1 : 만약 홈또는 어웨이 배당이 1.05 이하로 된 경기는 아무래도 배당대로 진행될 확률이 높지않을까? 결론 : 홈 또는 어웨이 배당 1.02 이하면 약 92.4% 확률의 승산이 있다 (465경기 중 430경기 적중) 홈 배당 1.01 어웨이 배당 1.01 경기수 : 321개 적중수 : 298개 적중률 : 92.8% 경기수 : 43개 적중수 : 41개 적중률 : 95.3% 홈 배당 1.02 어웨이 배당 1.02 경기수 : 91개 적중수 : 82개 적중률 : 90.1% 경기수 : 10개 적중수 : 9개 적중률 : 90% 홈 배당 1.03 어웨이 배당 1.03 경기수 : 74개 적중수 : 65개 적중률 : 87% 경기수 : 16개 적중수 : 14개 적중률 .. 2022. 2. 8. 5) 5일만에 스포츠 AI 베팅 만들기 : 머신러닝 본격적용 DAY 2 데이터 분석을 통해 홈 또는 어웨이 배당률이 1.01 또는 1.02가 되어야 확률이 높음을 확인했다 머신러닝은 내가 알지못한 또다른 통찰력을 가지고 오지 않을까 하는 기대로 다른 작업없이 그냥 배당률 수치만을 놓고 결과를 비교해봤다 1차시도 : 랜덤포레스트 사용한 데이터 : HOME BET, AWAY BET, RESULT 정확도 : 64% import pandas as pd target = 'RESULT' train = pd.read_csv('/content/NBA DATA.csv') train = train[['HOME BET', 'AWAY BET','RESULT']] train.head() from sklearn.model_selection import train_test_split train, te.. 2022. 2. 8. 3) 5일만에 스포츠 AI 베팅 만들기 : 스포츠토토 2014년~2021년 가공. DAY 1 데이터는 모두 추출했으니 해당 데이터를 하나로 모으고 불필요한 값들은 제거하도록 하자 필요한 데이터는 연도 날짜 홈팀 (이름 통일) 어웨이팀 (이름 통일) 홈 배당 어웨이 배당 홈 득점 어웨이 득점 2022. 2. 7. 피드백)NBA 머신러닝 예측 모델 프로젝트_Day40 한줄평 : 모델과의 지나친 사랑은 집착이다 지난 섹션과는 다르게 이번 프로젝트는 개인이 직접 데이터를 선택하고 가설을 설정한 뒤, 머신러닝 모델까지 만드는 과정이였다. 따라서 자연스럽게 나의 평소 관심사를 기반으로 데이터를 선정한 뒤, 머신러닝 모델을 만들게 되었다. 너무 완벽한 모델을 만들고 싶었기 때문에 여러가지 데이터를 혼합하고 싶었고, 결과적으로 총 4일 기간중 데이터 수집과 전처리에 3일을 소요하였다. 마지막 하루동안 머신러닝 모델링을 진행하고, 발표자료를 만들고 발표녹화까지 하다 보니 결과적으로 용두사미의 프로젝트가 된 것 같아 매우 아쉽다. 제출하기 너무 부끄러운 모델과 자료였지만, 감사하게도 동기분들에게 피드백을 받아 회고해보고자 한다. 첫번째는 EDA에서 시각화 하셨던 몇개의 그래프 중,.. 2021. 3. 2. 완성)NBA 머신러닝 예측 모델 프로젝트_Day40 https://github.com/khalidpark/project-GamePredictionNBA khalidpark/project-GamePredictionNBA Contribute to khalidpark/project-GamePredictionNBA development by creating an account on GitHub. github.com 2021. 3. 2. 프로젝트)NBA 머신러닝 예측 모델_Day36~39 ㅍ다시 돌아온 프로젝트 주간. 직접 선택한 데이터를 기반으로 가설을 세우고, 데이터 전처리 등을 통한 뒤 의미있는 머신러닝 예측 모델을 만드는 프로젝트이며 이번에도 중요한 핵심은 프로젝트 발표를 듣는 청자는 '비데이터, 비개발자 직군' 따라서 준비된 내용을 쉽게 잘 전달하는 것도 매우 중요하겠다. 또한 지난번 프로젝트에서 받았던 피드백들을 보완할 것이며, 시간 분배를 미리 하여 급하게 발표영상을 찍는 일이 없도록 하겠다. 자유롭게 데이터를 선택하고, 분석한 뒤 가설을 설정해야 하기 때문에 무엇보다도 해당 데이터에 대한 최소한의 관심과 흥미가 기본적으로 있어야 한다고 판단. 평소 스포츠에 관심이 많기 때문에, 지금 진행중인 미국농구 NBA 데이터를 활용하여 머신러닝 예측모델을 만들어 보고자 한다. 1. 상.. 2021. 2. 22. 이전 1 다음 728x90
