Huấn luyện và đánh giá mô hình

Deep Learning nâng cao với Keras

Zach Deane-Mayer

Data Scientist

Dữ liệu Bóng rổ

Mục tiêu: Dự đoán kết quả giải đấu

Dữ liệu có sẵn: xếp hạng đội từ ban tổ chức

import pandas as pd
games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Out[1]:
   season  team_1  team_2  home  seed_diff  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985     288      73     0         -3          -9       41       50    0
1    1985    5929      73     0          4           6       61       55    1
2    1985    9884      73     0          5          -4       59       63    0
3    1985      73     288     0          3           9       50       41    1
4    1985    3920     410     0          1          -9       54       63    0

Dữ liệu Bóng rổ

Đầu vào: Chênh lệch hạt giống (seed)

import pandas as pd
games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Dữ liệu Bóng rổ

Đầu ra: Chênh lệch điểm

import pandas as pd
games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Dữ liệu Bóng rổ

Đầu vào:

Chênh lệch seed - một số: -15 đến +15
Seed trong khoảng 1–16
Chênh lệch lớn nhất: 16–1 = +15
Chênh lệch nhỏ nhất: 1–16 = -15

Đầu ra:

Chênh lệch điểm - một số: -50 đến +50

Dữ liệu Bóng rổ

Chênh lệch seed: 15
- Đội 1: 16
- Đội 2: 1
Chênh lệch seed: -15
- Đội 1: 1
- Đội 2: 16

Dữ liệu Bóng rổ

Chênh lệch điểm: -9
- Đội 1: 41
- Đội 2: 50
Chênh lệch điểm: 6
- Đội 1: 61
- Đội 2: 55

Dữ liệu Bóng rổ

import pandas as pd
games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney_samp.csv')
games_tourney.head()

Out[1]:
   season  team_1  team_2  home  seed_diff  score_diff  score_1  score_2  won
0    2017     320    6323     0         13          18      100       82    1
1    2017    6323     320     0        -13         -18       82      100    0

Xây dựng mô hình

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
input_tensor = Input(shape=(1,))
output_tensor = Dense(1)(input_tensor)
model = Model(input_tensor, output_tensor)
model.compile(optimizer='adam', loss='mae')

Huấn luyện mô hình

from pandas import read_csv
games = read_csv('datasets/games_tourney.csv')
model.fit(games['seed_diff'],
          games['score_diff'],
          batch_size=64,
          validation_split=.20,
          verbose=True)

Đánh giá mô hình

model.evaluate(games_test['seed_diff'],
               games_test['score_diff'])

1000/1000 [==============================] - 0s 26us/step
Out[1]: 9.145421981811523

Cùng luyện tập nào!

Deep Learning nâng cao với Keras