python - 如何使用随机森林 ML 预测玩家

Question

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

我仅使用这些特征“Victory”、“Series”、“Court”、“Surface”、“WinRank”、“LoseRank”、“WPts”、“LPts”、“Wsets”、“Lsets”来训练模型，“天气”，我的准确度为 0.93，但现在我必须预测获胜者的名字，但我不知道如何根据我训练的模型来预测。

示例:如果我使用随机森林进行 Dimitrov G. 与 Simion G 的比赛，则模型必须将其中一个作为比赛的获胜者。

我将玩家的名字转换为虚拟变量，但之后我不知道该怎么办？

任何人都可以告诉我如何预测获胜者吗？所以我可以创建一个锦标赛，好吗？

Answer 1

为了解决这样的问题，我建议创建一个自定义目标变量。首先，将玩家姓名转换为虚拟变量似乎是合理的(只需确保唯一的玩家使用相同的名字和姓氏组合进行标识，从而避免重复，从而为玩家姓名提供正确的虚拟代码)。

现在，创建目标变量“wins” -

1. 使用两个球员姓名 - 比赛的 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“获胜”定义为 0。
3. 使用此设置运行您的模型。
4. 当您想要创建锦标赛并预测获胜者时，输入将是您的 2 名玩家和其他比赛特征。如果“wins”接近1，则表示你的P1获胜并输出该玩家名称。