自制机器学习预测模型技术原理详解

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2022 FIFA 世界杯火热进行中!这段时间,这场盛宴吸引了全球球迷的目光。除了让人心跳加快的赛况和被大家调侃像馄饨皮的吉祥物之外,预测和投注哪支队伍将会夺冠绝对是球迷最大的乐趣之一。

我也是众多想要知道今年谁会夺冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天时间,用 DolphinScheduler 制作了一个机器学习预测模型来预测 2022 年 FIFA 世界杯的冠军,而且每天能获得一个 betting_stratrgy。

这个事情并不复杂,实际上只需要 3 个步骤就可以完成预测,我把实现的过程在 GitHub 上分享出来了:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

这是我的预测结果:

机器学习

我还录制了一个视频来解释整个工作的过程和原理,希望能帮助你享受这场体育盛宴,或者只是娱乐一下:)

我还录制了一个视频来解释整个工作的过程和原理,希望能帮助你享受这场体育盛宴,或者只是娱乐一下:)

视频口误纠正:41s 处应为“塞尔维亚获胜的几率”,12:15s 处应为“葡萄牙 vs. 加纳”。

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

下面是这个项目的具体实现方法,感兴趣的朋友不妨试试。

赛事播报

世界杯冠军预测

使用两种不同预测方法的结果:

1. 基于球队获胜概率模拟 1000 次世界杯预选赛结果

获得冠军的概率

机器学习

前四名

机器学习

2. 选择获胜概率高的球队

机器学习

所有比赛结果可在以下两个文件中查看

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

以上结果来自分支 workflow-pro。该分支将训练更长的模型并运行更多次的模拟比赛。

赛事播报

我是如何建立这个模型的?

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三步构建预测系统

Step-1 启动 DolphinScheduler

我们可以使用 Docker 启动 Dolphinscheduler 独立服务

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

如果没有安装 Doker,可到 https://www.docker.com/ 下载

接着,你可以在 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 登录 DolphinScheduler

用户:admin 密码:dolphinscheduler123

机器学习

Step-2 提交流程

python3 -m pip install apache-dolphinscheduler==3.1.1

export PYDS_HOME=。/

python3 pyds.py

您可以单击Project -》 FIFA

机器学习

然后,我们可以看到 2 个工作流程

training:使用 FLAML 训练模型

predict:使用模型预测哪个国家会赢得世界杯

机器学习

Step-3 运行工作流

开始训练工作流程

机器学习

我们可以在工作流完成后查看日志。

机器学习

开启预测工作流

工作流完成后可查看日志。

机器学习

审核编辑 :李倩

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