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自制機器學習預測模型技術原理詳解

jf_WZTOguxH ? 來源:AI前線 ? 作者:AI前線 ? 2022-11-30 14:00 ? 次閱讀
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2022 FIFA 世界杯火熱進行中!這段時間,這場盛宴吸引了全球球迷的目光。除了讓人心跳加快的賽況和被大家調侃像餛飩皮的吉祥物之外,預測和投注哪支隊伍將會奪冠絕對是球迷最大的樂趣之一。

我也是眾多想要知道今年誰會奪冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天時間,用 DolphinScheduler 制作了一個機器學習預測模型來預測 2022 年 FIFA 世界杯的冠軍,而且每天能獲得一個 betting_stratrgy。

這個事情并不復雜,實際上只需要 3 個步驟就可以完成預測,我把實現的過程在 GitHub 上分享出來了:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

這是我的預測結果:

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我還錄制了一個視頻來解釋整個工作的過程和原理,希望能幫助你享受這場體育盛宴,或者只是娛樂一下:)

我還錄制了一個視頻來解釋整個工作的過程和原理,希望能幫助你享受這場體育盛宴,或者只是娛樂一下:)

視頻口誤糾正:41s 處應為“塞爾維亞獲勝的幾率”,12:15s 處應為“葡萄牙 vs. 加納”。

視頻中演示所用的 GitHub 地址:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

下面是這個項目的具體實現方法,感興趣的朋友不妨試試。

賽事播報

世界杯冠軍預測

使用兩種不同預測方法的結果:

1. 基于球隊獲勝概率模擬 1000 次世界杯預選賽結果

獲得冠軍的概率

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前四名

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2. 選擇獲勝概率高的球隊

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所有比賽結果可在以下兩個文件中查看

https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/blob/workflow-pro/results/predict.txt

https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/blob/workflow-pro/results/results.csv

以上結果來自分支 workflow-pro。該分支將訓練更長的模型并運行更多次的模擬比賽。

賽事播報

我是如何建立這個模型的?

1

三步構建預測系統

Step-1 啟動 DolphinScheduler

我們可以使用 Docker 啟動 Dolphinscheduler 獨立服務

docker run --name dolphinscheduler-standalone-server -p 12345:12345 -p 25333:25333 -d jalonzjg/dolphinscheduler-fifa

如果沒有安裝 Doker,可到 https://www.docker.com/ 下載

接著,你可以在 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 登錄 DolphinScheduler

用戶:admin 密碼:dolphinscheduler123

ab389b6a-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

Step-2 提交流程

python3 -m pip install apache-dolphinscheduler==3.1.1

export PYDS_HOME=。/

python3 pyds.py

您可以單擊Project -》 FIFA

ab4409fa-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

然后,我們可以看到 2 個工作流程

training:使用 FLAML 訓練模型

predict:使用模型預測哪個國家會贏得世界杯

ab583e34-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

Step-3 運行工作流

開始訓練工作流程

ab6faf06-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

我們可以在工作流完成后查看日志。

ab7b78b8-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

開啟預測工作流

工作流完成后可查看日志。

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審核編輯 :李倩

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:預測 2022 年 FIFA 世界杯冠軍大概率是荷蘭!自制機器學習預測模型技術原理詳解

文章出處:【微信號:AI前線,微信公眾號:AI前線】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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