Крикет — это вид спорта, который любят миллионы людей во всем мире, а одним из самых популярных игроков в мире является Вират Кохли. Кохли известен своими выдающимися навыками игры ватин и за свою карьеру совершил множество пробежек. Как игроку в крикет, всегда интересно предсказывать раны, которые забьет Вират Кохли в следующем матче. Здесь мы обсудим, как мы можем использовать линейную регрессию, чтобы предсказать раны, которые Кохли, вероятно, забьет в следующем матче.
Линейная регрессия — это статистический метод, который используется для установления взаимосвязи между двумя переменными. В нашем случае две переменные — это количество матчей, сыгранных Кохли, и количество забитых им ранов в этих матчах. Цель линейной регрессии — создать математическую модель, которая может предсказать количество ранов, которые Кохли забьет в следующем матче, на основе его прошлых выступлений.
Звук интересный продолжайте в том же духе...
Чтобы проиллюстрировать процесс предсказания пробежек игрока с помощью линейной регрессии, давайте возьмем пример Вирата Кохли, одного из самых результативных игроков с битой в современном крикете. У Кохли впечатляющий послужной список в крикете с ограниченным количеством оверов: в среднем более 50 и более 90 попаданий.
Чтобы спрогнозировать пробеги Кохли в следующем матче, нам сначала нужно собрать данные о его прошлых выступлениях в аналогичных условиях, таких как место проведения, соперник и формат игры. Например, если Кохли играет матч T20 против Австралии в Сиднее, мы собираем данные о его результатах в предыдущих матчах T20, сыгранных в Сиднее против Австралии.
Затем мы использовали бы эти данные для разработки модели линейной регрессии, которая могла бы предсказать количество пробежек Кохли в следующем матче. Модель будет использовать такие переменные, как среднее количество ударов Кохли, коэффициент забастовок и количество пробежек, которые он забил в предыдущих матчах, в качестве входных данных и генерировать прогнозируемый результат количества пробежек, которые он, вероятно, забьет в следующем матче.
Набор данных
batting_average,strike_rate,previous_runs,next_match_runs 52.34,89.23,112,96 48.21,86.43,80,50 55.67,93.45,156,125 47.92,78.34,60,35 51.78,88.76,92,72 49.12,84.98,121,98 46.78,79.54,43,22 50.21,87.65,84,63 53.56,92.87,135,110 48.67,82.34,73,47
вы можете скачать по этой ссылке
Давайте углубимся в код
Точность прогноза будет зависеть от качества и количества данных, используемых для разработки модели. Если у нас будет достаточно данных о прошлых выступлениях Кохли в аналогичных условиях, модель, вероятно, будет точнее предсказывать его пробежки в следующем матче.
В заключение можно сказать, что линейная регрессия — это мощный инструмент, который можно использовать для прогнозирования ранов, которые игрок в крикет может забить в следующем матче. Анализируя прошлые выступления игроков и используя статистические методы для разработки модели, мы можем делать обоснованные прогнозы их будущих результатов. Хотя эти прогнозы не всегда могут быть точными, они могут предоставить ценную информацию для болельщиков, тренеров и аналитиков, стремящихся понять и предсказать результаты матчей по крикету.
для большего количества проектов и получения знаний
ссылка на гитхаб
