1 / 38

Predikcia výsledkov futbalových zápasov pomocou NN

Predikcia výsledkov futbalových zápasov pomocou NN. Július Kočiš 5.roč. UI 2005 / 2006. ABSTRAKT.

prisca
Download Presentation

Predikcia výsledkov futbalových zápasov pomocou NN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Predikcia výsledkov futbalových zápasov pomocou NN Július Kočiš 5.roč. UI 2005 / 2006

  2. ABSTRAKT • Cieľom práce je vytvoriť prostredie pre predikciu výsledkov futbalových zápasov a vykonať konkrétné experimenty s predikciou. Prínosom práce je preskúmanie úlohy predikcie pre dáta typu "skóre" a predikcie z viacrozmerných dát.

  3. ÚLOHY • 1. Vytvoriť prostredie pre konverziu futbalových dát do trenovacich množín. • 2. Realizovať experimenty s predikciou na týchto dátach. • 3. Napísať report z realizovaných experimentov.

  4. ÚVOD (1) • zameranie na 1.českú futbalová ligu • získavanie dát http://www.betexplorer.com/soccer/czech-republic/ • tabuľky, výsledky, dátum, priemerný kurz z kurzov vyše 40 európskych stávkových kancelárií • 30.7.1999 – 12.12.2005 • 1567 zápasov • na experimenty – 1504 zápasov

  5. ÚVOD (2)

  6. SPRACOVANIE DÁT

  7. Spracovanie dát – 1. krok (1) • výber údajov z www stránok pomocou jazyka Perl • Most SpartaPraha 0:3 4.89 3.22 1.95 12.12.2005 • PlzenViktoria Blsany 2:0 1.81 3.20 3.99 11.12.2005 ...

  8. Spracovanie dát – 2. krok (2) • zmena poradia zápasov, vyhodenie kurzov a dňa z dátumu - pomocou jazyka C • ... PlzenViktoria Blsany 2:0 12.2005 • Most SpartaPraha 0:3 12.2005

  9. Spracovanie dát (3) • výsledok 1. a 2. kroku - 7 súborov pre každý ročník (1999/ 2000, 2001/2002, ... 2005 / 2006) • 1999.txt, 2000.txt,....2005.txt

  10. Spracovanie dát – 3. krok (4) • spojenie predchádzajúcich súborov do súborov, v ktorom budú zápasy: • od 1999 – 2005 ... 9012345.txt • od 2000 – 2005 ... 012345.txt • ... • od 2004 – 2005 ... 45.txt • od 2005 ... 5.txt • pridanie informácie o počte zápasov v súbore

  11. Spracovanie dát (5) • Ukážka zo súboru 2345.txt • 784 SpartaPraha Teplice 1:0 07.2002 ... Liberec Olomouc 2:0 10.2005

  12. VSTUPY A VÝSTUPY NN

  13. Názov mužstva (1) • od roku 1999 hralo v českej lige 22 mužstiev, podľa zoznamu sa priradí každému mužstvu nasledujúce identifikačné číslo: 1. Blšany 2. Mladá Boleslav   3. Brno    4. Jablonec  5. Jihlava 6. Liberec 7. Most 8.Olomouc    9. Ostrava Baník 10. Plzeň Viktória    11. Příbram    12. Slavia Praha 13. 1.FC Slovácko 14. Sparta Praha  15. Teplice 16. Zlín    17. Č. Budejovice 18. Opava 19. Drnovice    20. Žižkov Viktória 21. Bohemians Praha 22. Hradec Králové

  14. Názov mužstva (2) • Názov jedného mužstva predstavuje 22 neurónov. • Ak má mužstvo identifikačné číslo 15, 15-ty neurón bude mať hodnotu „6“, zvyšných 21 neurónov „-6“. • Mužstvo 15. Teplice sa zapíše takto: -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6

  15. Dátum - mesiac (1) • Podobne ako pri názve mužstva • Máme 12 mesiacov => 12 neurónov • Ak se jedná napr. o zápas odohraný v septembri – 9.mesiaci, 9. neurón bude mať hodnotu „6“, zvyšných 11 neurónov hodnotu „-6“ • -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6

  16. Dátum - rok (2) • Zápas môže byť z 8 rokov => 8 neurónov (1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006) • Ak se jedná napr. o zápas odohraný v roku 2001– 3.roku, 3. neurón bude mať hodnotu „6“, zvyšných 7 neurónov hodnotu „-6“ • -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6

  17. Výsledok (1) • Výsledok predstavuje výstupy z NN • 3 typy výsledkov, t.j. na výstupe budú 3 neuróny: • Výhra domácich 1 0 0 • Remíza 0 1 0 • Výhra hostí 0 0 1

  18. Podľa počtu a typu vstupov som rozdelil trénovacie množiny na : • trénovacie množiny 1.typu - názvy mužstiev, výsledok, dátum • trénovacie množiny 2.typu - názvy mužstiev, výsledok, dátum - skóre a počet bodov

  19. Ukážka jednej trénovacej vzorky z množiny 1.typu: -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 1 0 0 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 • Vysvetlenie: 1.r. „6“ na pozícii č.14 = Sparta Praha 2.r. „6“ na pozícii č.15 = Teplice 3.r. 1 0 0 znamená výhru domácih 4.r. „6“ na pozícii č.7 = júl 5.r. „6“ na pozícii č.4 = 2002

  20. Ukážka jednej trénovacej vzorky z množiny 2.typu: -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 8.00   3.11   1.72 1.00   0.69   0.63 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 0.17   0.71   1.00 0.00   0.26   0.43 1 0 0 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 • 1., 4., 7., 8., 9.r. – analogické ako pri 1.type

  21. -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 8.00   3.11   1.72 1.00   0.69   0.63 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 0.17   0.71   1.00 0.00   0.26   0.43 • 2.r. - pomer skóre (pre domáce mužstvo) posledné 3 zápasy, akt.ročník, od 1.zápasu v trénovacej množine • 3.r. – percento získaných bodov (pre domáce mužstvo) posledné 3 zápasy, akt.ročník, od 1.zápasu v trénovacej množine • 5.r. - pomer skóre , 6.r. percento získaných bodov (pre hostí)

  22. FÁZA UČENIA NN

  23. Parametre siete (1) • metóda spätného šírenia chyby • aktivačná funkcia – sigmoidálna funkcia • 2 skryté vrstvy - počty neurónov zadáva užívateľ • gamu, alfu, počet cyklov – zadáva užívateľ • počet neurónov na výstupnej vrstve – 3

  24. Parametre siete (2) Počet neurónov na vstupnej vrstve: • trénovacia množina 1.typu • nezahrnúť dátum – 44 (22+22) • zahrnúť rok – 52 (22+22+8) • zahrnúť dátum – 64 (22+22+20) • trénovacia množina 2.typu • nezahrnúť dátum – 56 (22+6+22+6) • zahrnúť rok – 64 (22+6+22+6+8) • zahrnúť dátum – 76 (22+6+22+6+20)

  25. Parametre siete (3)

  26. FÁZA ŽIVOTA NN- PREDIKCIA VÝSLEDKOV

  27. učenie končí po dosiahnutí užívateľom zadaného počtu cyklov • počas učenia sa neustále zaznamenáva číslo cyklu s najmenšou chybou a do súboru vahy_best.txt sa ukladajú hodnoty váh v tomto cykle. • Ak užívateľ zadá napr. počet cyklov 10000 a najmenšia chyba bola v cykle v 8000, nie je nutné sieť učiť ešte raz, ale sa načítajú váhy zo súboru a dochádza k predikcii výsledkov.

  28. Testovacia množina • v českej lige hrá 16 mužstiev => predikujú sa výsledky na 8 zápasov • štruktúra testovacej množiny je podobná trénovacej množine • 1 rozdiel – chýba zápis výsledku -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 1.50 0.82 1.03 0.44 0.33 0.45 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 1.50 0.75 1.08 0.44 0.33 0.46 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 6 -6 -6

  29. Výsledok predikcie

  30. Parametre učenia

  31. Experimenty (1) • na 9.kolo, 15. - 17. 10. 2005 • Výsledky 9. kola: Očakávané výsledky: 1.FC Slovácko – Ostrava Baník 0:0 → 0 1 0 Most – Slavia Praha 0:3 → 0 0 1 Sparta Praha – Blšany 5:2 → 1 0 0 Příbram – Zlín 3:0 → 1 0 0 Jihlava – Teplice 0:4 → 0 0 1 Brno – Jablonec 1:1 → 0 1 0 Ml. Boleslav – Plzeň Viktoria 2:2 → 0 1 0 Liberec – Olomouc 2:0 → 1 0 0

  32. Experimenty – 1.typ tr.množín (1) A B C D E F G 1264 1 20, 8 10 000 540 44.38% 37.5 % 1264 2 20, 8 20 000 9893 78.88% 25.0 % 1264 3 20, 8 10 000 2118 93.35% 25.0 % 1024 1 20, 8 10 000 305 48.93% 50.0 % 1024 2 20, 8 8 000 3345 80.66% 62.5 % 1024 3 20, 8 8 000 3113 92.09% 12.5 % 784 1 20, 8 8 000 381 52.81 % 25.0 % 784 2 20, 8 8 000 7227 85.59 % 25.0 % 784 3 20, 8 8 000 7901 88.65 % 62.5 % A – počet vzoriek ,B – 1 - netrénoval sa dátum, 2 – trénoval sa rok, 3 – trénoval sa dátum C – počet neurónov na 1.skrytej vrstve, na 2. skyrtej vrstve D – počet cyklov,E – počet cyklov, v ktorom bola najmenšia chyba F – úspešnosť testovania pri prahu 0.40, F – úspešnosť predikcie

  33. Experimenty – 1.typ tr.množín (2) A B C D E F G 544 1 20,8 8 000 298 62.13 % 62.5 %. 544 2 20,8 8 000 4597 86.21 % 25.0 % 544 3 20,8 8 000 282 97.24 % 50.0 % 304 1 20,8 4 000 1918 84.54 % 37.5 % 304 2 20,8 4 000 944 86.51 % 25.0 % 304 3 20,8 4 000 4000 100.00 % 75.0 % 64 1 20,8 1 500 1500 100.00 % 62.5 % 64 2 20,8 1 000 1000 100.00 % 62.5 % 64 3 20,8 1 500 1500 100.00 % 25.0 % 64 3 20,8 3 000 3000 100.00 % 25.0 %

  34. Experimenty – 2.typ tr.množín (1) A B C D E F G 1504 1 40, 15 5 000 4647 80.25% 62.5 % 1504 1 40, 15 10 000 9262 92.75% 50.0 % 1504 2 30, 10 10 000 9453 96.74% 25.0 % 1504 2 40, 15 20 000 19041 98.94% 25.0 % 1504 3 30, 10 5 000 3408 94.95% 37.5 % 1504 3 40, 15 10 000 8218 99.93% 37.5 % 1264 1 40, 15 5 000 4691 86.39% 50.0 % 1264 2 30, 10 10 000 9893 98.26% 25.0 % 1264 3 30, 10 10 000 2118 94.94% 62.5 % 1264 3 40, 15 10 000 3947 99.13% 37.5 %

  35. Experimenty – 2.typ tr.množín (2) A B C D E F G 1024 1 40, 15 5 000 4871 91.21 % 37.5 % 1024 2 40, 15 5 000 4990 98.93 % 37.5 % 1024 3 30, 10 10 000 1845 92.19% 37.5 % 1024 3 40, 15 5 000 5000 100.00% 50.0 % 784 1 40, 15 5 000 3753 95.66 % 37.5 % 784 2 40, 15 6 000 5872 98.21% 50.0 % 784 3 40, 15 1602 1602 100.00% 75.0 % A – počet vzoriek ,B – 1 - netrénoval sa dátum, 2 – trénoval sa rok, 3 – trénoval sa dátum C – počet neurónov na 1.skrytej vrstve, na 2. skyrtej vrstve D – počet cyklov, E – počet cyklov, v ktorom bola najmenšia chyba F – úspešnosť testovania pri prahu 0.40, F – úspešnosť predikcie

  36. Vyhodnotenie experimentov (1) • trénovacie množiny 1.typu • fakt, či sa sa priviedol na vstup aj dátum alebo nie, výsledky predikcie neovplyvnil, ale zjavne ovplyvnil úspešnosť testovania siete na trénovacích vzorkách • pri počte neurónov na skrytých vrstvách 20 a 8 sa sieť dala naučiť v priemere len na 80-90%, okrem experimentov, kde počet trénovacích vzoriek bolo 64. Pri počte trénovacích vzoriek 544 to činí len 462 správne predikovaných výsledkov.

  37. trénovacie množiny 2.typu na rozdiel od 1.typu trénovacích množín bola schopná sieť sa naučiť na 90-100%. Buď to bolo spôsobené väčším počtom neurónov na skrytých vrstvách, alebo tým, že 2.typ trénovacích množín obsahuje informácie o skóre a počte bodov. fakt, či sa priviedol na vstup aj dátum alebo nie, výsledky predikcie výrazne neovplyvnil (aj keď vo väčšine prípadov bola úspešnosť predikcie vyššia v prípadoch ak sa dátum započítal), ale v situáciach keď sa dátum priviedol na vstup, potrebovala sieť menší počet cyklov na dosiahnutie podobných hodnôt úspešností testovania ako keď sa dátum na vstup nepriviedol. Vyhodnotenie experimentov (2)

  38. Ďakujem za pozornosť !!!

More Related