Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 1 / Хабрахабр. Математическое моделирование тенниса набирает популярность на наших глазах. Как Надувать Пузыри Из Жвачки Видео. Каждый год появляются новые аналитические модели и сервисы, соревнующиеся друг с другом в точности прогнозирования исходов теннисных матчей. Это вызвано желанием заработать на стремительно растущем онлайн рынке спортивных ставок: нередки случаи, когда сумма ставок на отдельный матч в профессиональном теннисе достигает миллионов долларов. В этом обзоре я рассмотрю основные математические методы прогнозирования тенниса: иерархические марковские модели, алгоритмы машинного обучения, а также разберу кейсы IBM, Microsoft и одного российского сервиса, использующих машинное обучение для прогнозирования результатов теннисных матчей.

Содержание. Часть 1. Введение в проблему прогнозирования тенниса. Данные для тенниса.

Ставки на спорт. Статистические модели. Часть 2. Машинное обучение в теннисе. Модели машинного обучения. Логистическая регрессия. Нейронные сети. Метод опорных векторов. Другие алгоритмы МОПроблемы с машинным обучением. Кейсы МО для прогнозирования тенниса.

Введение в проблему прогнозирования тенниса. Большой теннис – это отличное зрелище и большие деньги. Ассоциация теннисистов- профессионалов (ATP) ежегодно проводит более 6. За телетрансляцией игры Энди Маррея против Милоша Раонича в финале Уимблдона 2. Ставки на теннис догоняют по популярности футбол.

Система классификации теннисистов по рейтингу. Комплекс программ ориентирован на работу в диалоговом режиме и рассчитан на . Поскольку рейтинг ATP используется для определения порядка квалификации и посева теннисистов во всех турнирах, то, как правило, в этот список .

Программа: Расчет рейтинга 1.2.7 - скачать программу. Положению о классификации игроков настольного тенниса РФ по рейтингу .

На крупнейшей в мире онлайн- бирже ставок Betfair общая сумма ставок на матч Маррей- Джокович в финале Уимблдона 2. Потенциальная прибыль и научный интерес обусловили всплеск исследований в области алгоритмов точного прогнозирования теннисных матчей. Система очков в теннисе имеет иерархическую структуру: матч состоит из сетов, которые состоят из геймов, которые состоят из отдельных очков. В большинстве современных подходов к прогнозированию тенниса эта структура используется для получения иерархических выражений вероятности победы игрока в матче на основе марковских цепей. Если считать, что очки в теннисе распределяются независимо и одинаково (independent and identical distribution, IID). На основании этой базовой статистики, которую легко получить из исторических данных в Интернете, можно вычислить вероятность выигрыша каждым игроком гейма, потом сета и, наконец, матча.

При всей изящности такого подхода, он не может быть признан идеальным. Представляя качества игроков только по одному параметру (выигранные очки при подаче) такой метод неспособен учитывать более тонкие факторы, которые также влияют на исход матча. Например, приверженность игрока определенной стратегии, время после травмы, общая усталость от предыдущих матчей могут лишь косвенно повлиять на прогноз матча, полученный методом иерархических моделей. Более того, характеристики самого матча – покрытие, местоположение, погода – вообще не учитываются в таком прогнозе. Принимая во внимание огромное количество исторических данных по теннису, можно предложить альтернативный подход к прогнозированию теннисных матчей – машинное обучение. Параметры игроков и матча вместе с результатом матча могут составить обучающую выборку.

• КЛУБ ЛЮБИТЕЛЕЙ НАСТОЛЬНОГО ТЕННИСА. Являясь давним приверженцем испытанного офисного «бойца» - программы Excel, решил сделать и. В таблицу для расчета рейтинга добавлен еще один лист "Отчет" в него. И ваша помощь в автоматизации подсчета очков в таблицах, .
• Таблицы 15-19. Парные классификационные очки турниров РТТ.xls (71.5 kb). Изменения в расчете рейтинга .
• Клубный рейтинг. Программа для автоматизации расчета клубного рейтинга по настольному теннису Текущая версия: 2.05 .
• Правила расчета рейтинга в настольном теннисе. 1.Суть и математические параметры. Рейтинг (Р) – оценивает качество игры, дает возможность .
• Расчет рейтинга игроков по настольному теннису. Посев змейкой на. Видео-ролики обучающие работе с программой TRating; История версий.

Алгоритм машинного обучения с учителем может использовать эту выборку для построения функции предсказания результатов новых матчей. Несмотря на то, что машинное обучение само собой напрашивается для решения проблемы прогнозирования тенниса, этот подход до недавнего времени привлекал значительно меньше внимания исследователей, чем стохастические иерархические методы. В большинстве исследований применения машинного обучения к теннису используются логистическая регрессия и нейронные сети. ROI наиболее точной модели, описанной в научной литературе, составляет 4,3.

Я рассмотрю более интересные случаи, когда с помощью алгоритмов машинного обучения анализируются не только вероятности выигрыша очка при подаче, но и историческая статистика по игрокам и параметры матча. Я рассмотрю кейсы таких гигантов как IBM, Microsoft, а также российского сервиса Oh. My. Bet!, прогнозирующих теннис с помощью алгоритмов машинного обучения. Но обо всем по порядку. Данные для тенниса.

Исторические данные по теннисным матчам широко доступны в интернете. Официальные сайты турниров, например, www. Некоторые источники, например, www. CSV или Excel файлы). Доступны и платные базы данных – более комплексные, на более длинные периоды и с лучшей точностью, например, база On. Court. Наиболее релевантные данные, которые можно взять из подобных баз данных, представлены в таблице ниже. Данные об игроке.

Имя. Дата рождения. Страна. Призовой фонд. Рейтинг по очкам. Общий рейтинг ATP или WTAДанные о матче. Название турнира. Тип турнира (например, Большой шлем)Покрытие корта. Местоположение (страна, координаты)Дата.

Результат (счет по сетам)Призовой фонд. Коэффициенты (от Pinnacle)Поматчевая статистика для обоих игроков. Процент выигрыша на первой подаче. Найти Ключ К Игре Модный Бутик 2. Эйсы. Двойные ошибки. Невынужденные ошибки.

Процент очков, выигранных при первой подаче. Процент очков, выигранных при второй подаче. Процент очков, выигранных при приеме.

Победители. Брейк- пойнты (выигранные, всего)Выходы к сетке (выигранные, всего)Всего выигранных очков. Самая быстрая подача. Средняя скорость первой подачи.

Средняя скорость второй подачи. Коэффициенты (от Pinnacle). Для моделирования матча могут быть важны и такие данные как статистика по сетам и по очкам для каждого игрока. Эти данные можно получить путем парсинга таких сайтов как flashscore. Важно отметить, что с помощью технологии отслеживания мяча Hawk. Eye для многих турниров можно получить данные более высокого качества и детализации, например, положение мяча и игрока в любой момент матча.

Однако ассоциация ATP, владеющая этими данными, не выдает лицензии на их использование третьим сторонам. Ставки на спорт. Существуют две основные категории ставок на теннис: предматчевые и live- ставки, различающиеся уровнем коэффициентов. Кроме того, сделать ставку можно не только на победителя матча, но и на множество других факторов, например, на счет в отдельных сетах, общее количество геймов, и т. Большинство прогностических моделей ориентированы на предматчевые ставки на победителя в матче, так как именно на этот тип ставок доступно больше всего исторических данных по коэффициентам, что позволяет провести наиболее полную оценку эффективности прогностической модели. Ставки на теннисные матчи можно размещать либо в букмекерских конторах (онлайн и оффлайн), либо на биржах ставок. Традиционные букмекеры (например, Pinnacle) устанавливают коэффициенты на различные исходы матча, а клиент (беттор) играет против букмекера. В случае бирж ставок (например, Betfair) клиенты могут делать ставки против коэффициентов, установленных другими бетторами.

Биржа уравнивает ставки клиентов и зарабатывает на сборе комиссии с каждой сыгравшей ставки. Коэффициенты, предполагаемая вероятность и ROI. Коэффициент ставки означает прибыль, которую получит беттор, если верно угадает исход события.

Например, если беттор верно спрогнозировал победу игрока, коэффициент на которого составляет 3,0. Если прогноз беттора оказался неверен, он теряет только сумму своей ставки независимо от коэффициентов. Существуют разные системы записи коэффициентов, наиболее популярными из которых являются десятичная или европейская (1,5, 2,0. В описанном выше примере с коэффициентом 3,0. В таблице ниже представлены различные системы записи коэффициентов и соответствующие им предполагаемые вероятности.

Десятичные (Европа)Дробные (Великобритания)СШАГонконг. Индонезия. Малайзия. Предполагаемая вероятность. Формулы пересчета. XПерсчитать в. Действие.