Есть желающие для теста сегодняшних игр?

30 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Есть желающие для теста сегодняшних игр?

Тут вроде тесты пора прекращать, зарабатывать надо.

35 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Есть желающие для теста сегодняшних игр?

П1 принципиально не поддается разработке? 🤭

45 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Есть желающие для теста сегодняшних игр?

 

А за какой период такая статистика?

1 час назад, Sweet Tooth сказал:

П1 принципиально не поддается разработке? 🤭

С чего вы взяли? ))

56 минут назад, brioni сказал:

А за какой период такая статистика?

Ни статистики, ни практики, ничего кроме разработки:
В базе 4585 матчей для обучения. Тесты соответственно по ним же.

=== ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ===
Доступные модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Используемые модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Загружено строк: 4585
Матчей с результатами: 1602
После балансировки: 4022
Признаков: 74
Классы: ОЗ Да(530), ОЗ Нет(898), П1(530), П2(530), ТБ 2.5(530), ТМ 2.5(1004)

--- ОБУЧЕНИЕ XGBoost ---
XGBoost оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9823
XGBoost: train=1.000, test=0.988, CV=0.982, gap=0.012

--- ОБУЧЕНИЕ LightGBM ---
LightGBM оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9832
LightGBM: train=0.998, test=0.984, CV=0.980, gap=0.015

--- СОЗДАНИЕ АНСАМБЛЯ ---
Веса ансамбля:
  XGBoost: 0.501
  LightGBM: 0.499
Ансамбль: test=0.984

=== РЕЗУЛЬТАТЫ ===
XGBoost: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012 (Best)
LightGBM: train=0.998, test=0.984, cv=0.980, gap=0.015
Ensemble: train=0.999, test=0.984, cv=0.981, gap=0.015

ВЫБРАНА ЛУЧШАЯ МОДЕЛЬ: XGBoost
Качество: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012
Модель сохранена: C:\Users\User\Desktop\LuckyBet\model.pkl

ДЕТАЛЬНЫЙ ОТЧЕТ (XGBoost):
              precision    recall  f1-score   support

       ОЗ Да      1.000     1.000     1.000       106
      ОЗ Нет      0.947     1.000     0.973       180
          П1      1.000     0.953     0.976       106
          П2      1.000     1.000     1.000       106
      ТБ 2.5      1.000     1.000     1.000       106
      ТМ 2.5      1.000     0.975     0.987       201

    accuracy                          0.988       805
   macro avg      0.991     0.988     0.989       805
weighted avg      0.988     0.988     0.988       805

АНАЛИЗ ПРЕДСКАЗАНИЙ:
ОЗ Да: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ОЗ Нет: Всего: 180, Предсказано: 190, Верных: 180, Точность: 1.000
П1: Всего: 106, Предсказано: 101, Верных: 101, Точность: 0.953
П2: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТБ 2.5: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТМ 2.5: Всего: 201, Предсказано: 196, Верных: 196, Точность: 0.975

ЭЛИТНОЕ КАЧЕСТВО! Точность: 98.8%
Модель готова для профессионального использования!

 

Изменено 29 октября, 202529 окт пользователем Валерий Иванович

То есть после теста 4500 матчей ИИ выдал настройки для анализатора, которые дадут 100% рез? Верно?))

6 минут назад, brioni сказал:

То есть после теста 4500 матчей ИИ выдал настройки для анализатора, которые дадут 100% рез? Верно?))

с математикой дружите? )

Загружено строк: 4585

АНАЛИЗ ПРЕДСКАЗАНИЙ:
ОЗ Да: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ОЗ Нет: Всего: 180, Предсказано: 190, Верных: 180, Точность: 1.000
П1: Всего: 106, Предсказано: 101, Верных: 101, Точность: 0.953
П2: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТБ 2.5: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТМ 2.5: Всего: 201, Предсказано: 196, Верных: 196, Точность: 0.975


всего строк 4585 в базе
106 оз да + 180 ОЗ Нет + 106 П1 + 106 П2 + 106 ТБ + 201 ТМ = 805 прогнозов точность которых 98.8%

4585 - 805 = 3780 записей ушло на обучение.

И это не ИИ, это ML ))

Изменено 29 октября, 202529 окт пользователем Валерий Иванович

14 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Ни статистики, ни практики, ничего кроме разработки:
В базе 4585 матчей для обучения. Тесты соответственно по ним же.

=== ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ===
Доступные модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Используемые модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Загружено строк: 4585
Матчей с результатами: 1602
После балансировки: 4022
Признаков: 74
Классы: ОЗ Да(530), ОЗ Нет(898), П1(530), П2(530), ТБ 2.5(530), ТМ 2.5(1004)

--- ОБУЧЕНИЕ XGBoost ---
XGBoost оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9823
XGBoost: train=1.000, test=0.988, CV=0.982, gap=0.012

--- ОБУЧЕНИЕ LightGBM ---
LightGBM оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9832
LightGBM: train=0.998, test=0.984, CV=0.980, gap=0.015

--- СОЗДАНИЕ АНСАМБЛЯ ---
Веса ансамбля:
  XGBoost: 0.501
  LightGBM: 0.499
Ансамбль: test=0.984

=== РЕЗУЛЬТАТЫ ===
XGBoost: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012 (Best)
LightGBM: train=0.998, test=0.984, cv=0.980, gap=0.015
Ensemble: train=0.999, test=0.984, cv=0.981, gap=0.015

ВЫБРАНА ЛУЧШАЯ МОДЕЛЬ: XGBoost
Качество: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012
Модель сохранена: C:\Users\User\Desktop\LuckyBet\model.pkl

ДЕТАЛЬНЫЙ ОТЧЕТ (XGBoost):
              precision    recall  f1-score   support

       ОЗ Да      1.000     1.000     1.000       106
      ОЗ Нет      0.947     1.000     0.973       180
          П1      1.000     0.953     0.976       106
          П2      1.000     1.000     1.000       106
      ТБ 2.5      1.000     1.000     1.000       106
      ТМ 2.5      1.000     0.975     0.987       201

    accuracy                          0.988       805
   macro avg      0.991     0.988     0.989       805
weighted avg      0.988     0.988     0.988       805

АНАЛИЗ ПРЕДСКАЗАНИЙ:
ОЗ Да: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ОЗ Нет: Всего: 180, Предсказано: 190, Верных: 180, Точность: 1.000
П1: Всего: 106, Предсказано: 101, Верных: 101, Точность: 0.953
П2: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТБ 2.5: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТМ 2.5: Всего: 201, Предсказано: 196, Верных: 196, Точность: 0.975

ЭЛИТНОЕ КАЧЕСТВО! Точность: 98.8%
Модель готова для профессионального использования!

 

Кажется, эта информация не имеет никакого отношения к дзета-анализатору...

1 минуту назад, bill сказал:

Кажется, эта информация не имеет никакого отношения к дзета-анализатору...

Вам не кажется, так и есть )

Был лишь 1 вопрос, есть желающие для теста или нет )

8 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Был лишь 1 вопрос, есть желающие для теста или нет )

"Питер и Рон - друзья и соседи, им уже перевалило за тридцать, и они работают тестерами на компанию “Тестико”. Ответик: можно не дорого воспользоваться их услугами)

Суть теста, можно подробнее?

3 минуты назад, brioni сказал:

Суть теста, можно подробнее?

Самостоятельный отбор игр из таблицы, сделать ставку в БК опираясь на прогноз от Машины. Поделиться результатом )

Риски: проиграть или выиграть копеечку )
За ваш отбор не несу никакой ответственности само собой )

Изменено 29 октября, 202529 окт пользователем Валерий Иванович

1 минуту назад, Валерий Иванович сказал:

Самостоятельный отбор игр из таблицы, сделать ставку в БК опираясь на прогноз от Машины. Поделиться результатом )

 

12 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Вам не кажется, так и есть )

Был лишь 1 вопрос, есть желающие для теста или нет )

Присылайте таблицу, проверю

25 минут назад, hostmas сказал:

 

Присылайте таблицу, проверю

Таблицы не будет, это интеллектуальная собственность, будет лишь информация )
Макросов нет, кода нет, модели нет, кнопки не работают. Фильтруем сами.
Все что есть на листе Анализ - мусор )

Прогноз от ML в столбце DM. если есть [OK] прошел фильтры.

Прогнозы в столбцах J, P, V - по алгоритмам. (!) = не уверенный прогноз по моим меркам.

Столбец W - 1e: одна ошибка и т.д... демонстрирует ошибку в получении данных для какой-нибудь команды (данные не полные) - лучше сразу отбрасывать эти игры. ОК - все данные получены.

Все остальное понятно.

Тест, не более того.

LuckyBet_test.xlsx

Изменено 29 октября, 202529 окт пользователем Валерий Иванович

41 минуту назад, Валерий Иванович сказал:

Ни статистики, ни практики, ничего кроме разработки:
В базе 4585 матчей для обучения. Тесты соответственно по ним же.

=== ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ===
Доступные модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Используемые модели: XGBoost=True, LightGBM=True
Загружено строк: 4585
Матчей с результатами: 1602
После балансировки: 4022
Признаков: 74
Классы: ОЗ Да(530), ОЗ Нет(898), П1(530), П2(530), ТБ 2.5(530), ТМ 2.5(1004)

--- ОБУЧЕНИЕ XGBoost ---
XGBoost оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9823
XGBoost: train=1.000, test=0.988, CV=0.982, gap=0.012

--- ОБУЧЕНИЕ LightGBM ---
LightGBM оптимизация завершена. Лучший результат: 0.9832
LightGBM: train=0.998, test=0.984, CV=0.980, gap=0.015

--- СОЗДАНИЕ АНСАМБЛЯ ---
Веса ансамбля:
  XGBoost: 0.501
  LightGBM: 0.499
Ансамбль: test=0.984

=== РЕЗУЛЬТАТЫ ===
XGBoost: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012 (Best)
LightGBM: train=0.998, test=0.984, cv=0.980, gap=0.015
Ensemble: train=0.999, test=0.984, cv=0.981, gap=0.015

ВЫБРАНА ЛУЧШАЯ МОДЕЛЬ: XGBoost
Качество: train=1.000, test=0.988, cv=0.982, gap=0.012
Модель сохранена: C:\Users\User\Desktop\LuckyBet\model.pkl

ДЕТАЛЬНЫЙ ОТЧЕТ (XGBoost):
              precision    recall  f1-score   support

       ОЗ Да      1.000     1.000     1.000       106
      ОЗ Нет      0.947     1.000     0.973       180
          П1      1.000     0.953     0.976       106
          П2      1.000     1.000     1.000       106
      ТБ 2.5      1.000     1.000     1.000       106
      ТМ 2.5      1.000     0.975     0.987       201

    accuracy                          0.988       805
   macro avg      0.991     0.988     0.989       805
weighted avg      0.988     0.988     0.988       805

АНАЛИЗ ПРЕДСКАЗАНИЙ:
ОЗ Да: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ОЗ Нет: Всего: 180, Предсказано: 190, Верных: 180, Точность: 1.000
П1: Всего: 106, Предсказано: 101, Верных: 101, Точность: 0.953
П2: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТБ 2.5: Всего: 106, Предсказано: 106, Верных: 106, Точность: 1.000
ТМ 2.5: Всего: 201, Предсказано: 196, Верных: 196, Точность: 0.975

ЭЛИТНОЕ КАЧЕСТВО! Точность: 98.8%
Модель готова для профессионального использования!

 

матчи в базе-с результатами? а то бот сохраняет без результатов данные и непонятно как проходит самообучение без результатов

1 минуту назад, Rony сказал:

матчи в базе-с результатами? а то бот сохраняет без результатов данные и непонятно как проходит самообучение без результатов

res_p1	res_draw	res_p2	res_tb	res_btts
1	0	0	0	0
1	0	0	1	1
1	0	0	1	0
1	0	0	1	1

 

 

 

в таком виде, если 1 - Успех, иначе не ОК.

8 минут назад, Валерий Иванович сказал:

res_p1	res_draw	res_p2	res_tb	res_btts
1	0	0	0	0
1	0	0	1	1
1	0	0	1	0
1	0	0	1	1

 

 

 

в таком виде, если 1 - Успех, иначе не ОК.

Я загружаю базу уже на законченных матчах. Цифры прогнозов  меняются до матча и после матча на десятые или сотые значения.
Обучая модель на уже сыгранных матчах не несет в себе большего разброса в значениях и не создает проблемы. Цель ML научиться искать закономерности в цифрах. Человек не способен на это.

Загрузить сыгранные матчи за неделю, внести базу с результатами, обучить модель -> она уже готова прогнозировать. Пройдет еще неделя - загрузить еще базу, переобучить модель еще на новых данных. Можно хоть каждый день в принципе.

Последние внесенные в базу игры были в воскресенье, что бы не путаться. От повторяющихся игр избавляюсь методом поиска одинаковых записей (в Excel есть функция такая). А такие записи попадаются в любом случае т.к. они ночные.

Изменено 29 октября, 202529 окт пользователем Валерий Иванович

17 минут назад, Валерий Иванович сказал:

Таблицы не будет, это интеллектуальная собственность, будет лишь информация )
Макросов нет, кода нет, модели нет, кнопки не работают. Фильтруем сами.
Все что есть на листе Анализ - мусор )

Прогноз от ML в столбце DM. если есть [OK] прошел фильтры.

Прогнозы в столбцах J, P, V - по алгоритмам. (!) = не уверенный прогноз по моим меркам.

Столбец W - 1e: одна ошибка и т.д... демонстрирует ошибку в получении данных (данные не полные). ОК - все данные получены.

Все остальное понятно.

Тест, не более того.

LuckyBet_test.xlsx 249.71 kB · 8 загрузок

буду тестить, спасибо!

14 минут назад, Валерий Иванович сказал:

res_p1	res_draw	res_p2	res_tb	res_btts
1	0	0	0	0
1	0	0	1	1
1	0	0	1	0
1	0	0	1	1

 

 

 

в таком виде, если 1 - Успех, иначе не ОК.

ни чо не понял)))))))

28 минут назад, Rony сказал:

ни чо не понял)))))))

И не нужно ))))

1 минуту назад, Валерий Иванович сказал:

И не нужно ))))

ок))

Я наверное, изначально не правильно выразился спросив как будет проходить тестирование. Имелось ввиду, что будет на выходе: настройки для анализатора, которыми потом со всеми форумчанами поделиться или для личного пользования или просто настройки для другого бота/проги, тогда надо создавать отдельную тему и не спамить здесь. Все ждут продолжения истории с анализатором от автора и участников

Вопрос по теме. А что за фигня такая случилась? Все было нормально, присылал сигналы после начала 2 тайма матча, и вдруг по логам перестал писать "Ожидание...." и просто давай спамить все матчи подряд без разбора... было у кого-нибудь так? И как это решить? 

2 часа назад, Валерий Иванович сказал:

Таблицы не будет, это интеллектуальная собственность, будет лишь информация )
Макросов нет, кода нет, модели нет, кнопки не работают. Фильтруем сами.
Все что есть на листе Анализ - мусор )

Прогноз от ML в столбце DM. если есть [OK] прошел фильтры.

Прогнозы в столбцах J, P, V - по алгоритмам. (!) = не уверенный прогноз по моим меркам.

Столбец W - 1e: одна ошибка и т.д... демонстрирует ошибку в получении данных для какой-нибудь команды (данные не полные) - лучше сразу отбрасывать эти игры. ОК - все данные получены.

Все остальное понятно.

Тест, не более того.

LuckyBet_test.xlsx 249.71 kB · 24 загрузки

Косячная версия попалась, не протестировал толком предиктор.
Тренер работает отлично, а предиктор не настроил 😞