Кто выиграет icc cricket world cup 2019

МСК Чемпионат мира 2019 онлайн, счет, таблица

ZA÷МИР: МСК Чемпионат мира — Плей-офф¬ZEE÷KhWRqihE¬ZB÷8¬ZY÷Мир¬ZC÷23ysEDuh¬ZD÷p¬ZE÷YoYbPOq8¬ZF÷0¬ZO÷0¬ZG÷2¬ZH÷8_KhWRqihE¬ZJ÷11¬ZL÷/cricket/world/icc-world-cup/¬OAJ÷Q1NreJiU-hzOCG19C.png¬ZX÷15Мир 003. 0000000000001000МСК Чемпиона029ей-офф000¬ZCC÷0¬ZAF÷Мир¬

AA÷APUjmV1A¬AD÷1563096600¬ADE÷1563096600¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Новая Зеландия¬ER÷Финал¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷53;team:2¬AX÷1¬AO÷1563129109¬BX÷-1¬LS÷Match Tied — England won the Super Over.¬WQ÷¬WN÷ENG¬AF÷Англия¬JB÷O2Zu3tU0¬AS÷2¬AZ÷0¬GRB÷0¬AH÷241¬BB÷241¬DP÷50¬DL÷10¬RV÷4.82¬WM÷NZ¬AE÷Новая Зеландия¬JA÷pCzx4MEf¬AZ÷0¬GRA÷0¬AG÷241¬BA÷241¬DO÷50¬DK÷8¬RU÷4.82¬AW÷1¬

AA÷ri8hIvjT¬AD÷1562837400¬ADE÷1562837400¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Австралия¬ER÷Полуфиналы¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:8;wonby:42¬AX÷1¬AO÷1562861673¬BX÷-1¬LS÷England won by 8 wickets.¬WQ÷¬WN÷ENG¬AF÷Англия¬JB÷Y3LmGGlG¬AS÷2¬AZ÷2¬BZ÷1¬GRB÷0¬AH÷226¬BB÷226¬DP÷32.1¬DL÷2¬RV÷7.03¬WM÷AUS¬AE÷Австралия¬JA÷vsMqHdZ9¬GRA÷0¬AG÷223¬BA÷223¬DO÷49¬DK÷10¬RU÷4.55¬AW÷1¬

AA÷409lJKzN¬AD÷1562664600¬ADE÷1562664600¬AP÷1562745600¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Индия¬ER÷Полуфиналы¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:18;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562766956¬BX÷-1¬LS÷New Zealand won by 18 runs.¬WQ÷¬WN÷NZ¬AF÷Новая Зеландия¬JB÷0jNuIxK3¬AS÷2¬AZ÷2¬BZ÷1¬GRB÷0¬AH÷239¬BB÷239¬DP÷50¬DL÷8¬RV÷4.78¬WM÷IND¬AE÷Индия¬JA÷YTjqJI4c¬GRA÷0¬AG÷221¬BA÷221¬DO÷49.3¬DK÷10¬RU÷4.46¬AW÷1¬

ZA÷МИР: МСК Чемпионат мира¬ZEE÷KhWRqihE¬ZB÷8¬ZY÷Мир¬ZC÷l0XxFgQo¬ZD÷p¬ZE÷YoYbPOq8¬ZF÷0¬ZO÷0¬ZG÷1¬ZH÷8_KhWRqihE¬ZJ÷2¬ZL÷/cricket/world/icc-world-cup/¬OAJ÷Q1NreJiU-hzOCG19C.png¬ZX÷15Мир 003. 0000000000001000МСК Чемпиона018т мира000¬ZCC÷0¬ZAF÷Мир¬

AA÷na3Z7pBn¬AD÷1562416200¬ADE÷1562416200¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Австралия¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:10;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562444564¬BX÷-1¬LS÷South Africa won by 10 runs.¬WQ÷¬WN÷RSA¬AF÷Южная Африка¬JB÷2mcNIVQ7¬AS÷2¬AZ÷2¬GRB÷0¬AH÷325¬BB÷325¬DP÷50¬DL÷6¬RV÷6.50¬WM÷AUS¬AE÷Австралия¬JA÷OdbJJBB1¬GRA÷0¬AG÷315¬BA÷315¬DO÷49.5¬DK÷10¬RU÷6.32¬AW÷1¬

AA÷UN8U8Qet¬AD÷1562405400¬ADE÷1562405400¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Индия¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:1;num:7;wonby:42¬AX÷1¬AO÷1562432361¬BX÷-1¬LS÷India won by 7 wickets.¬WQ÷¬WN÷SL¬AF÷Шри-Ланка¬JB÷tY8EKide¬GRB÷0¬AH÷264¬BB÷264¬DP÷50¬DL÷7¬RV÷5.28¬WM÷IND¬AE÷Индия¬JA÷Uc5ALXtk¬AS÷1¬AZ÷1¬GRA÷0¬AG÷265¬BA÷265¬DO÷43.3¬DK÷3¬RU÷6.09¬AW÷1¬

AA÷SEM2D6mP¬AD÷1562319000¬ADE÷1562319000¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Бангладеш¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:94;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562346358¬BX÷-1¬LS÷Pakistan won by 94 runs.¬WQ÷¬WN÷PAK¬AF÷Пакистан¬JB÷zy66MDRr¬AS÷2¬AZ÷2¬GRB÷0¬AH÷315¬BB÷315¬DP÷50¬DL÷9¬RV÷6.30¬WM÷BAN¬AE÷Бангладеш¬JA÷YRJvRgJR¬GRA÷0¬AG÷221¬BA÷221¬DO÷44.1¬DK÷10¬RU÷5.00¬AW÷1¬

AA÷EBYKlNAO¬AD÷1562232600¬ADE÷1562232600¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Афганистан¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:23;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562260943¬BX÷-1¬LS÷West Indies won by 23 runs.¬WQ÷¬WN÷WIN¬AF÷Вест Индис¬JB÷GjPZRZ3L¬AS÷2¬AZ÷2¬GRB÷0¬AH÷311¬BB÷311¬DP÷50¬DL÷6¬RV÷6.22¬WM÷AFG¬AE÷Афганистан¬JA÷x0QVSFlF¬GRA÷0¬AG÷288¬BA÷288¬DO÷50¬DK÷10¬RU÷5.76¬AW÷1¬

AA÷08UGk3eI¬AD÷1562146200¬ADE÷1562146200¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Англия¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:1;num:119;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562174130¬BX÷-1¬LS÷England won by 119 runs.¬WQ÷¬WN÷NZ¬AF÷Новая Зеландия¬JB÷rwRRTeZ8¬GRB÷0¬AH÷186¬BB÷186¬DP÷45¬DL÷10¬RV÷4.13¬WM÷ENG¬AE÷Англия¬JA÷UZMNUyK2¬AS÷1¬AZ÷1¬GRA÷0¬AG÷305¬BA÷305¬DO÷50¬DK÷8¬RU÷6.10¬AW÷1¬

AA÷KC1s6Oua¬AD÷1562059800¬ADE÷1562059800¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Бангладеш¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:28;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562088764¬BX÷-1¬LS÷India won by 28 runs.¬WQ÷¬WN÷IND¬AF÷Индия¬JB÷QLrIvDmR¬AS÷2¬AZ÷2¬GRB÷0¬AH÷314¬BB÷314¬DP÷50¬DL÷9¬RV÷6.28¬WM÷BAN¬AE÷Бангладеш¬JA÷CIvEugYK¬GRA÷0¬AG÷286¬BA÷286¬DO÷48¬DK÷10¬RU÷5.96¬AW÷1¬

AA÷IquCjqtC¬AD÷1561973400¬ADE÷1561973400¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Шри-Ланка¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:1;num:23;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1562004127¬BX÷-1¬LS÷Sri Lanka won by 23 runs.¬WQ÷¬WN÷WIN¬AF÷Вест Индис¬JB÷SUru6hs2¬GRB÷0¬AH÷315¬BB÷315¬DP÷50¬DL÷9¬RV÷6.30¬WM÷SL¬AE÷Шри-Ланка¬JA÷lvpy7YRe¬AS÷1¬AZ÷1¬GRA÷0¬AG÷338¬BA÷338¬DO÷50¬DK÷6¬RU÷6.76¬AW÷1¬

AA÷vgt8iPQ5¬AD÷1561887000¬ADE÷1561887000¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Англия¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:1;num:31;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1561916222¬BX÷-1¬LS÷England won by 31 runs.¬WQ÷¬WN÷IND¬AF÷Индия¬JB÷tEpX7ECk¬GRB÷0¬AH÷306¬BB÷306¬DP÷50¬DL÷5¬RV÷6.12¬WM÷ENG¬AE÷Англия¬JA÷2NoT8fcq¬AS÷1¬AZ÷1¬GRA÷0¬AG÷337¬BA÷337¬DO÷50¬DK÷7¬RU÷6.74¬AW÷1¬

AA÷WSt4h5Ba¬AD÷1561811400¬ADE÷1561811400¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Австралия¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:1;num:86;wonby:41¬AX÷1¬AO÷1561837884¬BX÷-1¬LS÷Australia won by 86 runs.¬WQ÷¬WN÷NZ¬AF÷Новая Зеландия¬JB÷dt90DzkS¬GRB÷0¬AH÷157¬BB÷157¬DP÷43.4¬DL÷10¬RV÷3.60¬WM÷AUS¬AE÷Австралия¬JA÷rw5dEGZL¬AS÷1¬AZ÷1¬GRA÷0¬AG÷243¬BA÷243¬DO÷50¬DK÷9¬RU÷4.86¬AW÷1¬

AA÷hxr0godg¬AD÷1561800600¬ADE÷1561800600¬AB÷3¬CR÷3¬AC÷3¬CX÷Афганистан¬WX÷5149867¬RW÷1¬AQ÷40;team:2;num:3;wonby:42¬AX÷1¬AO÷1561827211¬BX÷-1¬LS÷Pakistan won by 3 wickets.¬WQ÷¬WM÷AFG¬AE÷Афганистан¬JA÷AP6lGx59¬GRA÷0¬AG÷227¬BA÷227¬DO÷50¬DK÷9¬RU÷4.54¬WN÷PAK¬AF÷Пакистан¬JB÷lG5hFdKF¬AS÷2¬AZ÷2¬GRB÷0¬AH÷230¬BB÷230¬DP÷49.4¬DL÷7¬RV÷4.63¬AW÷1¬

Прогноз Кубка мира по крикету ICC 2019 с использованием машинного обучения

Дата публикации May 31, 2019

Чемпионат мира ICC по крикету среди мужчин до 2019 года начнется в четверг (30 мая). Этот 12-й чемпионат мира по крикету будет проходить в Англии и Уэльсе почти полтора месяца. В турнире примут участие 10 команд, которые будут играть в одной групповой игре, при этом четверка лучших в конце группового этапа перейдет в полуфинал.

Прогнозирование будущего звучит как волшебство, будь то предварительное определение намерения потенциального покупателя купить ваш продукт или выяснение, куда движется цена акции. Если мы можем надежно предсказать будущее чего-либо, то мы обладаем огромным преимуществом. Машинное обучение только усилило эту магию и тайну.

Приложения

Основная цель спортивного прогнозирования — повысить производительность команды и повысить шансы на победу в игре. Ценность выигрыша принимает различные формы, такие как струйки до фанатов, заполняющих места на стадионе, телевизионные контракты, товары для фан-магазина, парковки, концессии, спонсорство, регистрация и удержание.

Данные

Данные реального мира грязные. Мы не можем ожидать отформатированных и чистых данных, предоставленныхKaggle, Поэтому предварительная обработка данных настолько важна, что я не могу не подчеркнуть, насколько это важно. Это самый важный этап, поскольку он может занимать 40% -70% всего рабочего процесса, просто для очистки данных, которые будут поданы в ваши модели.

Я удалил три сценария с веб-сайта Crickbuzz, включающие в себя рейтинги команд по состоянию на май 2019 года, подробности матчей чемпионата мира по футболу 2019 года и подробности истории каждой команды на предыдущих чемпионатах мира. Я сохранил вышеупомянутую часть данных в трех отдельных файлах CSV. Для четвертого файла я собрал набор данных odi для матчей, сыгранных между 1975 и 2017 годами, из Kaggle в другом CSV-файле. В этом файле я удалил все данные с 1975 по 2010 год. Это было сделано, поскольку результаты последних нескольких лет должны иметь значение только для наших прогнозов. Поскольку я не получил данные за 2018 и 2019 годы, поэтому эта модель может быть не такой точной, но все же я считаю, что это дает довольно хорошую идею. Затем я сделал ручную очистку данных в соответствии с моими потребностями, чтобы сделать из них модель машинного обучения.

Окружающая среда и инструменты

1. Блокнот Jupyter
2. Numpy
3. Панды
4. рожденное море
5. Matplotlib
6. Scikit учиться

Я шаг за шагом следовал общему рабочему процессу машинного обучения:

1. Очистка и форматирование данных.
2. Исследовательский анализ данных.
3. Особенности проектирования и подбора.
4. Сравните несколько моделей машинного обучения по метрике производительности.
5. Выполните настройку гиперпараметров на лучшей модели.
6. Оцените лучшую модель на тестовом наборе.
7. Интерпретировать результаты модели.
8. Делайте выводы и документируйте работу.

Где код?

Без лишних слов давайте начнем с кода. Полный проект на GitHub можно найтиВот,

Я начал с импорта всех библиотек и зависимостей.

Затем я загрузил CSV-файл, содержащий подробности истории каждой команды в предыдущих кубках мира. Я также загрузил CSV-файл, содержащий результаты матчей, сыгранных между 2010 и 2017 годами.

1. Очистка и форматирование данных

Далее, давайте покажем детали матчей, сыгранных Индией.

Я продолжил, создав колонку для отображения подробностей матчей, сыгранных в 2010 году, и использовал ее в качестве ориентира для будущей работы.

2. Разведочный анализ данных

После этого я объединил детали команд, участвующих в этом году, с их прошлыми результатами.

Я удалил столбцы, такие как дата матча, поле победы и поле, на котором был сыгран матч. Эти функции не выглядят важными для нашего прогноза.

3. Особенности разработки и выбора

Это, вероятно, самая важная часть в рабочем процессе машинного обучения. Поскольку алгоритм полностью зависит от того, как мы вводим в него данные, для каждого проекта машинного обучения следует уделять первостепенное внимание проектированию объектов.

Разработка функций — это процесс преобразования необработанных данных в функции, которые лучше представляют основную проблему для прогнозных моделей, что приводит к повышению точности модели на невидимых данных.

Преимущества функциональности

·Уменьшает переоснащение: Меньше избыточных данных означает меньше возможностей для принятия решений на основе шума.

·Улучшает Точность: Меньше вводящих в заблуждение данных означает повышение точности моделирования.

·Сокращает время обучения: меньшее количество точек данных снижает сложность алгоритма, а алгоритмы обучаются быстрее.

Итак, продолжая работу, я создал модель. Если команда-1 выиграла матч, я назначил ей метку 1, в противном случае, если команда-2 выиграла, я присвоил ей метку 2.

Затем я преобразовал команду 1 и 2 из категориальных переменных в непрерывные входные данные, используя функцию пандpd.get_dummies Эта переменная имеет только два варианта ответа: команда 1 и команда 2. Она создает новый фрейм данных, который состоит из нулей и единиц. В этом случае у фрейма данных будет один, в зависимости от команды конкретной игры.

Кроме того, я разделила учебные и тестовые наборы с 70% и 30% в обучающих и проверочных наборах соответственно.

4. Сравните несколько моделей машинного обучения по метрике производительности.

Для обучения модели я использовал логистическую регрессию, машины опорных векторов, случайные леса и K ближайших соседей.

Случайный лес превзошел все остальные алгоритмы с точностью обучения 70% и точностью теста 67,5%.

Случайный лес объединяет сотни или тысячи деревьев решений, обучает каждое из них слегка различному набору наблюдений, разбивая узлы в каждом дереве с учетом ограниченного числа признаков. Окончательные прогнозы случайного леса делаются путем усреднения прогнозов каждого отдельного дерева.

RF обучают каждое дерево независимо, используя случайную выборку данных. Эта случайность помогает сделать модель более устойчивой, чем единое дерево решений, и с меньшей вероятностью превзойти данные обучения.

5. Выполните настройку гиперпараметра на лучшей модели

Популярность модели Random Forest объясняется ее различными преимуществами:

• Точно и эффективно при работе на больших базах данных
• Несколько деревьев уменьшают дисперсию и смещение меньшего набора или одного дерева
• Устойчив к переоснащению
• Может обрабатывать тысячи входных переменных без удаления переменных
• Можно оценить, какие переменные важны в классификации
• Предоставляет эффективные методы оценки недостающих данных
• Сохраняет точность, когда большая часть данных отсутствует

6. Оцените лучшую модель на тестовом наборе

Давай продолжим. Я добавил рейтинг команд ICC, отдавая приоритет команде с более высоким рейтингом, чтобы победить в этом году.

Затем я добавил новые столбцы с позицией ранжирования для каждой команды и нарезал набор данных для первых 45 игр, поскольку в общей сложности насчитывается 45 игр этапа лиги.

Затем я добавил команды в новый набор данных прогнозирования, основанный на ранжировании позиций каждой команды.

После этого я добавил сценарии для получения фиктивных переменных и добавил недостающие столбцы по сравнению с набором данных для обучения модели.

7. Интерпретировать результаты модели

Наконец, приведенный ниже код предназначен для получения результатов для каждого этапа матча лиги.

Для результатов не стесняйтесь обращаться ксоответствующая тетрадь Jupyter, Итак, четыре команды, которые выйдут в полуфинал, это Новая Зеландия, Индия, Англия и Южная Африка.

И тогда я создал функцию для повторения вышеуказанной работы. Это последняя функция, позволяющая предсказать победителя Кубка мира по крикету ICC 2019.

Я запустил функцию для прогнозирования полуфинала.

Новая Зеландия и Индия
Победитель: Индия

Южная Африка и Англия
Победитель: Англия

Следовательно, два финалиста — Индия и Англия, что вполне очевидно, поскольку они считаются фаворитами на победу в этом году. Кроме того, они занимают первое и второе место в рейтинге ICC.

8. Делайте выводы и документируйте работу

Наконец о запуске основной функции.

Индия и Англия

Победитель: Англия

Согласно этой модели, Англия, вероятно, выиграет этот чемпионат мира.

Эта статья была написана для того, чтобы показать, как машинное обучение может использоваться для вычисления вероятностей в моделировании, и не пытается на самом деле получить правильные результаты, поскольку для этого недостаточно используемых данных (или, возможно, само событие просто не предсказуемо). Пожалуйста, воспринимайте это как учебник, используя матчи Кубка мира только потому, что это крутая и актуальная тема. Нужно было бы использовать более глубокий подход, чтобы получить лучшие результаты и сделать их значимыми.

Области дальнейшего улучшения

1. Набор данных — Чтобы улучшить набор данных, вы можете принять во внимание 2018 и 2019 годы, вычистив их с веб-сайта ESPN, а также, возможно, использовать данные игроков для оценки качества каждого игрока команды.
2. Испытание более сложных алгоритмов машинного обучения, таких как Xgboost, и тонкая настройка гиперпараметров
3. Матрица путаницы была бы полезна для анализа, в каких играх модель ошиблась.
4. Мы могли бы объединиться, то есть мы могли бы попытаться собрать больше моделей вместе, чтобы повысить точность.
5. Идем еще дальше и делаем модель на основе статистики игрока.

Рекомендации / Дальнейшие чтения

Почему Случайный Лес — моя любимая модель машинного обучения

«Модель похожа на пару очков. Это фокусирует определенные вещи ». — Мой инструктор по науке о данных.

towardsdatascience.com

Механизм машинного обучения для прогнозирования спортивных результатов

JavaScript отключен в вашем браузере Пожалуйста, включите JavaScript, чтобы использовать все функции на этой странице. Машинное обучение…

www.sciencedirect.com

Почему искусственный интеллект потерпел неудачу на чемпионате мира по футболу 2018 года?

Вот что мы узнали из неспособности ИИ предсказать результаты чемпионата мира по футболу 2018 года в России.

medium.com

Прежде чем ты уйдешь

Соответствующий проект на github можно найти здесь.

abhinavsagar / МТП-2019-WC-прогнозирования

Я использовал машинное обучение, чтобы создать модель, используя scikit-learn, pandas, numpy, seaborn и matplotlib, чтобы предсказать…

github.com

15/7/2019 Обновление 1 — Англия действительно выиграла чемпионат мира.

контакты

Если вы хотите быть в курсе моих последних статей и проектовследуй за мной на среднем, Вот некоторые из моих контактных данных:

Приятного чтения, счастливого обучения и счастливого кодирования!

ICC Cricket World Cup 2019: Power Rankings 4 months from the tournament

The 2019 Cricket World Cup is now less than 100 days away. Throughout the last year, team dynamics have changed, players have retired, and young players have emerged as crucial weapons to their team’s title hopes. These factors don’t always match up with the current rankings in ODI cricket, and as a result, this in-depth look at each squad will provide valuable insight.

In this article, teams are ranked in terms of who are favourites to win cricket’s most prestigious event. The key players for each team are also analysed and predictions are made on how they will have an impact on the 2019 Cricket World Cup.

#10 Afghanistan

Key Players: Rashid Khan, Mohammad Shahzad

Two key players that Afghanistan need to perform in order for them to have a shot at the World Cup are Rashid Khan and Mohammad Shahzad. Both of these players are match winners in their own right. Khan has shown, particularly in the T20 format of the game, just how economical he can be with the ball and how that run rate pressure can turn quickly into wickets for him. Shahzad is an exciting player to watch and he should prove his worth at bowling attacks, particularly in the powerplay. If he can deliver, it will lay a good platform for the World Cup’s newest country, and could lead them to some big upsets.

Keys to success: Apply pressure and use their underdog tag to their advantage.

Applying pressure and using their underdog status will be key to Afghanistan’s success at this World Cup. With a bowling attack consisting of two experienced spinners, this is not out of the realms of possibility. Mohammad Nabi and Khan are both masters of their craft in run restriction in T20 cricket, and there is no reason why they cannot transfer this to 50-over cricket. Helping the Afghanistan cause is the fact both these bowlers bowl better when batsman try to attack them. This will be a high scoring World Cup, meaning teams won’t be able to see off these players in 20 overs for only 60 runs and still score a good enough total. Teams will be expecting to beat them, but if they can play some solid cricket and apply scoreboard pressure, teams may be quick to crumble against this exciting team.