একটি ডজবল দল তার খেলোয়াড়দের জয়ের ইতিহাসের ভিত্তিতে যে বিজয় পেতে চলেছে তা আমি কীভাবে পূর্বাভাস দিতে পারি?

Question

কল্পনা করুন বিশ্বে 80 জন ডজবল খেলোয়াড় রয়েছে। তাদের প্রত্যেকে কম-বেশি বা এলোমেলো ক্রমে অন্যান্য players৯ জন খেলোয়াড়ের সাথে হাজার হাজার ডজবল গেম খেলেছে। এটি দলবিহীন একটি বিশ্ব (যেমন, প্রতিটি খেলোয়াড়ের প্রতিটি খেলায় উভয় দলেরই খসড়া হওয়ার সুযোগ রয়েছে)। আমি প্রতিটি খেলোয়াড়ের আগের জয়ের হার জানি (উদাহরণস্বরূপ, একজন আগের সমস্ত গেমগুলির 46% জিতেছে, অন্যটি তার আগের সমস্ত গেমগুলির 56% জিতেছে)। বলুন এখানে একটি ম্যাচ আসছে এবং আমি জানি যে প্রতিটি দলে কে খেলছে। আমি তাদের আগের জয়ের হারও জানি।

দলের রচনার ভিত্তিতে প্রতিটি দলের জয়ের সম্ভাবনা গণনা করার সর্বোত্তম উপায় কী?

যদি এটির তুলনামূলকভাবে উন্নত গণনা প্রয়োজন (যেমন, লজিস্টিক রিগ্রেশন) আমাকে কয়েকটি সুনির্দিষ্টতার সাথে জানান। আমি এসপিএসের সাথে বেশ পরিচিত, তবে আমার ফলো-আপ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার দরকার নেই।

তদতিরিক্ত, সংরক্ষণাগার ডেটা ব্যবহার করে আমি কীভাবে আমার পদ্ধতির যথার্থতাটি আবিষ্কার করব? আমি জানি যে এটি বেশিরভাগ খেলোয়াড় প্রায় 40-60% ঘোরাফেরা করে, তবে এখনও তা পরিষ্কার করা যাবে না।

সুনির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, দল 'টি' কী জয়লাভ করতে চলেছে?

ক - win২%, ৫ 54%, ৫%%, ৫%%, %০% বি এর পূর্বের হার সহ ব্যক্তিদের সমন্বয়ে - win৮%, 55%, 56%, 58%, 60% এর পূর্বের হারের ব্যক্তিরা সমন্বিত

(উদাহরণস্বরূপ এটি কেবল একটি এলোমেলো উদাহরণ Two দুটি দুর্দান্ত টিম)

সম্পাদনা: খুব সাধারণ অ্যালগরিদম দিয়ে শুরু করার কোনও উপায় আছে এবং তারপরে এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখুন? সম্ভবত আমরা প্রতিটি দলের শতকরা পরিমাণের সংখ্যার যোগফল দিতে পারি এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি যে সর্বোচ্চ শতাংশের সাথে একটি জিততে চলেছে। অবশ্যই আমাদের শ্রেণিবিন্যাসটি সঠিক হবে না, তবে হাজার হাজারেরও বেশি সংরক্ষণাগারবদ্ধ গেমগুলি আমরা দেখতে পাচ্ছিলাম যে আমরা সুযোগের চেয়ে আরও ভাল পূর্বাভাস দিতে পারি কিনা।

Comments

নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত: প্রতি খেলায় 2 জন খেলোয়াড়ের স্বতন্ত্র খেলোয়াড়ের কার্যকারিতা পরিমাপ । আগ্রহের বিষয়টিও: জুটিওয়ালা প্রতিযোগিতার ডেটার ভিত্তিতে রেটিং এবং র‌্যাঙ্কিং দিয়ে কীভাবে শুরু করবেন? । হালকা কৌতূহল: (একটি মন্তব্য) লজিস্টিক রিগ্রেশন কখন বন্ধ আকারে সমাধান করা হয়? । ব্র্যাডলি টেরির সন্ধানে অন্যান্য দরকারী ধারণা পাওয়া যেতে পারে। চিয়ার্স।

— কার্ডিনাল

এটি কি গড়ের কেবল সাধারণ বিভাগ নয়? AvgTeam1WinP/ AvgTeam2WinP? এর team1বিরুদ্ধে বিজয়ী হওয়া প্রতিক্রিয়াগুলি পাওয়া উচিত team2।

— পাসক্যালভিকুটেন

Answer 1

নিষ্পাপ বেয়েসের জন্য একটি কাজের মতো শোনাচ্ছে । আমি এর পেছনের তত্ত্বটি বেশ বুঝতে পারি না দুর্ভাগ্যক্রমে আমি আপনাকে একটি উদাহরণ দিতে পারি না তবে এটি বেইস তথ্য আঁকার জন্য পরিচিত (সংরক্ষণাগার) ডেটা নিয়ে কাজ করে।

আমি মনে করি যে বেয়েস কেবল এসপিএসএসের স্ট্যাটিস্টিক সার্ভারে উপলভ্য তাই আপনার যদি এর মধ্যে একটিতে অ্যাক্সেস থাকে তবে আপনার ভাগ্য। বিকল্পভাবে আপনি ওয়েকা ব্যবহার করতে পারেন যা অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধদেরও একগুচ্ছ অন্তর্ভুক্ত করে, তাই সম্ভবত আপনি নিজের পরীক্ষা চালান এবং ফলাফল সম্পর্কে আমাদের জানান?

সম্পাদনা: বেয়েস এবং সম্পর্কিত শ্রেণিবদ্ধরা নিজেরাই খেলোয়াড়দের কাছ থেকে সূচনা আঁকতে পারে, যেমন। এর স্কোর %৫% আছে তবে যখন এবং বিপরীত দলগুলিতে খেলবে, তখন এর পারফরম্যান্স ৫% হ্রাস পাবে।এ বি $A$$A$$B$$A$

Comments

আপনার মন্তব্য এবং আপনার সম্পাদনার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমি বেয়েসিয়ান বা মেশিন লার্নিং পদ্ধতির বিষয়টি সবচেয়ে ভাল হতে পারে তা অনুভব করেছি। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি এই পদ্ধতির সাথে তুলনামূলকভাবে অপরিচিত।

— বেহাকাদ

Answer 2

এটি কি ঠিক যে আপনার কেবল সেই শতাংশগুলিই নয় সমস্ত পৃথক গেমের ফলাফলগুলিও রয়েছে? তারপরে আমি প্যাকেজ প্লেয়াররেটংসের পরামর্শ দেব। এই প্যাকেজটি কেবল প্লেয়ারের শক্তি গণনা করার মতো সমস্যাগুলির সাথে মোকাবিলা করে না (ইলো বা গ্লিকোর মতো অ্যালগোরিদম ব্যবহার করে), তবে এমন ফাংশন সরবরাহ করে যা ভবিষ্যতের গেমের ফলাফলেরও পূর্বাভাস দিতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ চেক করুন: http://cran.r-project.org/web/packages/PlayerRatings/vignettes/AFLRatings.pdf

Answer 3

এটি কি গড়ের কেবল সাধারণ বিভাগ নয়? AvgTeam1WinP/ AvgTeam2WinP? এর team1বিরুদ্ধে বিজয়ী হওয়া প্রতিক্রিয়াগুলি পাওয়া উচিত team2।

আমি যদি নিম্নলিখিতগুলি বিবেচনা করি:

তাহলে player1প্লে করা হবে player2"1-মানুষ" দলে, আপনি সম্মত হন যে মতভেদ যে player1 player2 বিরুদ্ধে জিতবে সম্ভাব্যতা যে player1 যে player2 (এলোমেলোভাবে জয় হবে এই অবশ্যই শুধুমাত্র ঝুলিতে র্যান্ডম সম্ভাব্যতা দ্বারা বিভক্ত বিরুদ্ধে জয় হবে হবে আপনি যে জয়টি%% যথাযথ হিসাবে বিবেচনা করেছেন, যেমন তার অ্যাসিপোটোটিকাল সীমাতে) কেবল সহজভাবে:

OddsP1VsP2 = WinProbabilityP1 / WinProbabilityP2 

আপনি যদি তর্ক করেন যে কিছু খেলোয়াড়ের ভয়ঙ্কর হওয়ার কোনও ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাব নেই এবং এইভাবে প্রত্যাশার চেয়ে স্কোরকে আরও নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে * বা, কিছু খেলোয়াড় প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ইতিবাচকভাবে স্কোরকে প্রভাবিত করছে **, তবে এটি যৌক্তিক বলে মনে হয় যে আপনি এটি করতে পারেন প্রতিটি দলের প্রতিটি খেলোয়াড়ের জন্য গড় সম্ভাবনা নিন take

* 60০%, %০%, %০%, 60০% এর সমন্বয় যদি 70০%, %০%, %০%, ৩০% এর মতো দলের চেয়ে ভাল বিবেচিত হয়, যেখানে একজন খারাপ খেলোয়াড় দলের পক্ষে আরও খারাপ প্রতিকূলতার কারণ হতে পারে গড় একই। অতিরিক্ত হাইপোথেসিস ব্যতীত, সেই নির্দিষ্ট প্রশ্নের সমাধান করা সম্ভব নয়।

** একইভাবে, যদি 50,50,50,90 টি 60,60,60,60 এর সমতুল্য না বিবেচিত হয় তবে একই প্রয়োগ হয়।