如何使用随机森林ML

Question

我必须预测2020年澳大利亚公开赛的获胜者。我的数据集具有以下特征：位置/比赛/日期/系列/法院/表面/回合/获胜者/失败者等。

我仅使用以下功能训练了我的模型：“胜利”，“系列”，“法院”，“表面”，“ WinRank”，“ LoseRank”，“ WPts”，“ LPts”，“ Wsets”，“ Lsets” ，“天气”，我的准确度是0.93，但现在我必须预测获胜者的名字，而且我不知道如何根据我训练的模型来做。

示例：如果我有使用随机森林的Dimitrov G. vs Simion G，则该模型必须给我一个作为比赛的获胜者。

我用虚拟变量转换了玩家的名字，但是之后，我不知道该怎么办？

谁能给我一个我如何预测获胜者的想法？我可以创建一个锦标赛吗？

Answer 1

为解决此类问题，我建议创建一个自定义目标变量。 首先，将玩家的名字转换为虚拟变量似乎是合理的（只需确保以相同的名字和姓氏组合来标识唯一的玩家，从而避免重复，从而为玩家的名字提供正确的虚拟代码）。 / p>

现在，创建目标变量“ wins”-

1. 使用比赛的两个球员名称-P1，P2作为模型的输入特征。
2. 如果P1获胜，则将“获胜”定义为1，如果P2获胜，则将其定义为0。
3. 以此设置运行模型。
4. 当您要创建比赛并预测获胜者时，输入的内容将是您的2位玩家和其他比赛功能。如果“获胜”接近1，则表示您的P1获胜并输出该玩家的姓名。