Tensorflow运动预测

Question

我正在尝试制作可能构成获胜投注的 AI 。但是我不知道我应该如何使用这种AI方法。我已经制作了简单的AI，例如可以检测人与动物之间的差异，但是这一过程要复杂得多。

我应该使用哪个AI模型？我不认为线性回归和K最近邻在这种情况下也可以使用。我正在尝试对神经网络进行试验，但是我对它们没有任何经验。

使事情变得更加清晰

• 我有一个包含赛程，联赛，国家和预测的MongoDB
• 装备包含两支球队，一个联赛ID和一些其他值
• 联盟包含一个国家和其他一些价值
• 国家/地区只是一个ID，例如带有SVG格式的标志
• 预测是具有不同概率的不同市场* 的集合

market =一种下注方式，例如：主场胜利，客场胜利，两队得分

我还有一个集合，其中包含有关哪个联赛的预测最准确的信息。

我将如何创建该AI 。所有数据都是非常不错的形式，我只是不知道该如何开始。例如，要使用什么 AI模型，以及要使用什么输入。另外，我该如何保存AI模型并使用进入MongoDB的新数据对其进行训练？ （我有多个cron作业在MongoDB中插入数据）

注意：

• AI所下的赌注应包含X个灯具

Answer 1

因为没有做到这一点的“正确”方法，所以我将告诉您最通用的方法。 您要弄清楚的第一件事是模型的目标：

1. 您要分类的标签/目标是市场。为简单起见，我建议您使用-1表示主场，0表示平局，1表示客场。

2. 数据清理：删除异常值，完整/内插缺失值等。

3. 特征提取：

   • 使用一键编码转换分类值。
   • 在0〜1之间标准化数字特征的值。
   • 删除所有不相关的值：该值非常低 entropy覆盖整个数据集，或者每个数据集内的熵都很高 标签。
   • 尝试从原始数据中提取逻辑特征，这可能有助于分类器区分类。

4. 使用（例如）互惠信息选择特征。

5. 尝试将简单模型用作Naive Base，如果您有更多时间可以使用SVM模型。请记住-没有免费的午餐理论，少就是更多 >-总是喜欢简单的功能和模型。