பைத்தான் விளையாட்டு பகுப்பாய்வு: உலகளாவிய அணிகளுக்கான செயல்திறன் கண்காணிப்பில் தேர்ச்சி பெறுதல்

நவீன விளையாட்டு உலகில், தரவு ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது. தனிப்பட்ட தடகள வீரர்களின் முன்னேற்றம் முதல் மூலோபாய அணி மாற்றங்கள் வரை, செயல்திறன் அளவீடுகளின் விரிவான பகுப்பாய்வால் தகவலறிந்த முடிவுகள் எடுக்கப்படுகின்றன. பைத்தான், அதன் செழுமையான நூலகங்களின் சூழலியல் மற்றும் உள்ளுணர்வுடன் கூடிய குறியீட்டுடன், உலகெங்கிலும் உள்ள விளையாட்டு பகுப்பாய்வாளர்களுக்கு ஒரு முன்னணி கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது. இந்த வழிகாட்டி, உலகளாவிய விளையாட்டு நிலப்பரப்பில் பயனுள்ள செயல்திறன் கண்காணிப்புக்காக பைத்தானை பயன்படுத்த தேவையான அறிவையும் நுட்பங்களையும் உங்களுக்கு வழங்கும்.

விளையாட்டு பகுப்பாய்வுக்கு ஏன் பைத்தான்?

விளையாட்டு பகுப்பாய்வுக்கு பைத்தான் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• பல்நோக்குத்திறன்: பைத்தான் தரவு சேகரிப்பு மற்றும் சுத்தம் செய்தல் முதல் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் வரை பரந்த அளவிலான பணிகளைக் கையாள முடியும்.
• விரிவான நூலகங்கள்: பாண்டாஸ் (Pandas), நம்பை (NumPy), மேட்லாட்லிப் (Matplotlib), சீபார்ன் (Seaborn) மற்றும் சைகிட்-லெர்ன் (Scikit-learn) போன்ற நூலகங்கள் தரவு கையாளுதல், பகுப்பாய்வு, காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் ஊகிக்கக்கூடிய மாதிரியாக்கத்திற்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன.
• சமூக ஆதரவு: ஒரு பெரிய மற்றும் சுறுசுறுப்பான சமூகம், பைத்தான் கற்பவர்களுக்கு ஏராளமான வளங்கள், பயிற்சிகள் மற்றும் ஆதரவை உறுதி செய்கிறது.
• திறந்த மூல: பைத்தான் பயன்படுத்தவும் விநியோகிக்கவும் இலவசம், இது அனைத்து அளவிலான நிறுவனங்களுக்கும் அணுகக்கூடியதாக அமைகிறது.
• ஒருங்கிணைப்பு: பைத்தான் மற்ற கருவிகள் மற்றும் தளங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைந்து, முழுமையான பகுப்பாய்வு குழாய்களை உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.

உங்கள் சூழலை அமைத்தல்

குறியீட்டிற்குள் செல்வதற்கு முன், உங்கள் பைத்தான் சூழலை அமைக்க வேண்டும். பைத்தான் மற்றும் அத்தியாவசிய தரவு அறிவியல் நூலகங்களை உள்ளடக்கிய பிரபலமான விநியோகமான அனகோண்டாவை (Anaconda) பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறோம்.

1. அனகோண்டாவை பதிவிறக்குங்கள்: அனகோண்டா வலைத்தளத்திற்கு (anaconda.com) சென்று உங்கள் இயக்க முறைமைக்கான நிறுவியை பதிவிறக்குங்கள்.
2. அனகோண்டாவை நிறுவவும்: நிறுவல் வழிமுறைகளைப் பின்பற்றவும், உங்கள் கணினியின் PATH சுற்றுச்சூழல் மாறியுடன் அனகோண்டாவைச் சேர்க்கிறீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
3. ஒரு மெய்நிகர் சூழலை உருவாக்கவும் (விரும்பினால் ஆனால் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது): அனகோண்டா ப்ராம்ட் (அல்லது டெர்மினல்) ஐத் திறந்து, உங்கள் திட்டத்தின் சார்புகளைத் தனிமைப்படுத்த ஒரு மெய்நிகர் சூழலை உருவாக்கவும்:

               conda create -n sports_analytics python=3.9
   conda activate sports_analytics
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. நூலகங்களை நிறுவவும்: தேவையான நூலகங்களை pip ஐப் பயன்படுத்தி நிறுவவும்:

               pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

தரவு கையகப்படுத்துதல் மற்றும் தயாரிப்பு

எந்தவொரு விளையாட்டு பகுப்பாய்வு திட்டத்திலும் முதல் படி தரவை கையகப்படுத்துவது. தரவு ஆதாரங்கள் விளையாட்டு மற்றும் தேவையான விவரங்களின் அளவைப் பொறுத்து மாறுபடலாம். பொதுவான ஆதாரங்கள் பின்வருமாறு:

• பொது APIகள்: பல விளையாட்டு லீக்குகள் மற்றும் அமைப்புகள் பொது APIகளை வழங்குகின்றன, அவை நிகழ்நேர விளையாட்டு புள்ளிவிவரங்கள், வீரர் சுயவிவரங்கள் மற்றும் வரலாற்றுத் தரவுகளுக்கான அணுகலை வழங்குகின்றன. NBA API, NFL API மற்றும் பல்வேறு கால்பந்து APIகள் எடுத்துக்காட்டுகளில் அடங்கும்.
• வலைத்தளத்தில் இருந்து தரவு பிரித்தல் (Web Scraping): வலைத்தளத்தில் இருந்து தரவு பிரிப்பது என்பது வலைத்தளங்களில் இருந்து தரவைப் பிரித்தெடுப்பதை உள்ளடக்கியது. பியூட்டிஃபுல்சூப் (BeautifulSoup) மற்றும் ஸ்கிராப்பி (Scrapy) போன்ற நூலகங்கள் இந்த செயல்முறையை தானியங்குபடுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம். இருப்பினும், வலைத்தள சேவை விதிமுறைகள் மற்றும் robots.txt கோப்புகளை கவனத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• CSV கோப்புகள்: தரவு CSV (காமாவால் பிரிக்கப்பட்ட மதிப்புகள்) கோப்புகளில் கிடைக்கலாம், அவை பாண்டாஸ் (Pandas) டேட்டாஃபிரேம்களில் எளிதாக இறக்குமதி செய்யப்படலாம்.
• தரவுத்தளங்கள்: விளையாட்டு தரவு பெரும்பாலும் MySQL, PostgreSQL அல்லது MongoDB போன்ற தரவுத்தளங்களில் சேமிக்கப்படுகிறது. SQLAlchemy மற்றும் pymongo போன்ற பைத்தான் நூலகங்கள் இந்த தரவுத்தளங்களுடன் இணைக்கப்பட்டு தரவைப் பெற பயன்படுத்தப்படலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு CSV கோப்பில் இருந்து தரவைப் படித்தல்

ஒரு கூடைப்பந்து அணியின் வீரர் புள்ளிவிவரங்களைக் கொண்ட ஒரு CSV கோப்பு உங்களிடம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். கோப்பின் பெயர் `player_stats.csv` மற்றும் அதில் `PlayerName`, `GamesPlayed`, `Points`, `Assists`, `Rebounds` போன்ற நெடுவரிசைகள் உள்ளன.

```python import pandas as pd # Read the CSV file into a Pandas DataFrame df = pd.read_csv("player_stats.csv") # Print the first 5 rows of the DataFrame print(df.head()) # Get summary statistics print(df.describe()) ```

தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் முன் செயலாக்கம்

மூலத் தரவில் பெரும்பாலும் பிழைகள், விடுபட்ட மதிப்புகள் மற்றும் முரண்பாடுகள் இருக்கும். உங்கள் பகுப்பாய்வின் தரம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் முன் செயலாக்கம் ஆகியவை முக்கியமான படிகள். பொதுவான பணிகள் பின்வருமாறு:

• விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல்: சராசரி நிரப்புதல் (mean imputation), இடைநிலை நிரப்புதல் (median imputation) அல்லது பின்னடைவு நிரப்புதல் (regression imputation) போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி விடுபட்ட மதிப்புகளை நிரப்பவும். மாற்றாக, அதிகப்படியான விடுபட்ட மதிப்புகள் கொண்ட வரிசைகள் அல்லது நெடுவரிசைகளை அகற்றவும்.
• தரவு வகை மாற்றம்: தரவு வகைகள் நிலையானதாகவும் பகுப்பாய்வுக்கு பொருத்தமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்யவும். எடுத்துக்காட்டாக, எண் நெடுவரிசைகளை எண் தரவு வகைகளாகவும், தேதி நெடுவரிசைகளை தேதிநேர (datetime) பொருள்களாகவும் மாற்றவும்.
• அவுட்லையர் அகற்றுதல்: உங்கள் பகுப்பாய்வை மாற்றியமைக்கக்கூடிய அவுட்லையர்களை அடையாளம் கண்டு அகற்றவும். Z-மதிப்பு பகுப்பாய்வு (Z-score analysis) அல்லது பெட்டி வரைபடங்கள் (box plots) போன்ற நுட்பங்கள் அவுட்லையர்களைக் கண்டறிய பயன்படுத்தப்படலாம்.
• தரவு மாற்றம்: இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்த ஸ்கேலிங் (scaling), இயல்பாக்கம் (normalization) அல்லது தரப்படுத்தல் (standardization) போன்ற மாற்றங்களைச் செயல்படுத்தவும்.
• அம்சப் பொறியியல் (Feature Engineering): மேலும் பொருத்தமான தகவல்களைப் பிடிக்க, இருக்கும் அம்சங்களிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வீரரின் மொத்த புள்ளிகளை அவர்கள் விளையாடிய ஆட்டங்களின் எண்ணிக்கையால் வகுப்பதன் மூலம் ஒரு ஆட்டத்திற்கு ஒரு வீரரின் புள்ளிகளைக் (PPG) கணக்கலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: விடுபட்ட மதிப்புகள் மற்றும் அம்சப் பொறியியலைக் கையாளுதல்

```python import pandas as pd import numpy as np # Sample DataFrame with missing values data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'GamesPlayed': [10, 12, 8, 15, 11], 'Points': [150, 180, np.nan, 225, 165], 'Assists': [30, 35, 20, np.nan, 40], 'Rebounds': [50, 60, 40, 70, 55] } df = pd.DataFrame(data) # Impute missing values with the mean df['Points'].fillna(df['Points'].mean(), inplace=True) df['Assists'].fillna(df['Assists'].mean(), inplace=True) # Feature engineering: calculate points per game (PPG) df['PPG'] = df['Points'] / df['GamesPlayed'] # Print the updated DataFrame print(df) ```

செயல்திறன் அளவீடுகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு

உங்கள் தரவு சுத்தம் செய்யப்பட்டு முன் செயலாக்கப்பட்டதும், நீங்கள் செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கணக்கிடத் தொடங்கி பகுப்பாய்வு செய்யலாம். குறிப்பிட்ட அளவீடுகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் விளையாட்டு மற்றும் ஆய்வு கேள்வியைப் பொறுத்து அமையும். இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

கூடைப்பந்து

• ஒரு ஆட்டத்திற்கான புள்ளிகள் (PPG): ஒரு ஆட்டத்திற்கு சராசரியாக எடுக்கப்பட்ட புள்ளிகளின் எண்ணிக்கை.
• ஒரு ஆட்டத்திற்கான அசிஸ்ட்கள் (APG): ஒரு ஆட்டத்திற்கு சராசரியாக செய்யப்பட்ட அசிஸ்ட்களின் எண்ணிக்கை.
• ஒரு ஆட்டத்திற்கான ரீபவுண்ட்கள் (RPG): ஒரு ஆட்டத்திற்கு சராசரியாக செய்யப்பட்ட ரீபவுண்ட்களின் எண்ணிக்கை.
• உண்மை ஷூட்டிங் சதவீதம் (TS%): 2-புள்ளி ஃபீல்ட் கோல்கள், 3-புள்ளி ஃபீல்ட் கோல்கள் மற்றும் ஃப்ரீ த்ரோக்களை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளும் துல்லியமான ஷூட்டிங் செயல்திறன் அளவீடு.
• வீரர் செயல்திறன் மதிப்பீடு (PER): ஜான் ஹோலிங்கர் (John Hollinger) உருவாக்கிய ஒரு நிமிடத்திற்கு ஒரு மதிப்பீடு, ஒரு வீரரின் பங்களிப்புகளை ஒற்றை எண்ணில் சுருக்கமாகக் கூற முயற்சிக்கிறது.
• வெற்றிப் பங்குகள் (WS): ஒரு வீரரால் பங்களிக்கப்பட்ட வெற்றிகளின் எண்ணிக்கையின் மதிப்பீடு.
• பிளஸ்-மைனஸ் (+/-): ஒரு வீரர் மைதானத்தில் இருக்கும்போது புள்ளிகளின் வேறுபாடு.

கால்பந்து (Soccer)

• அடிக்கப்பட்ட கோல்கள்: அடிக்கப்பட்ட கோல்களின் மொத்த எண்ணிக்கை.
• அசிஸ்ட்கள்: மொத்த அசிஸ்ட்களின் எண்ணிக்கை.
• இலக்கை நோக்கிய ஷாட்கள்: இலக்கை தாக்கிய ஷாட்களின் எண்ணிக்கை.
• பாஸ் நிறைவு விகிதம்: தங்கள் இலக்கை அடையும் பாஸ்களின் சதவீதம்.
• டாக்கிள்கள்: செய்யப்பட்ட டாக்கிள்களின் எண்ணிக்கை.
• இன்டர்செப்ஷன்கள்: செய்யப்பட்ட இன்டர்செப்ஷன்களின் எண்ணிக்கை.
• பந்து வைத்திருக்கும் சதவீதம்: ஒரு அணி பந்தை வைத்திருக்கும் நேரத்தின் சதவீதம்.
• எதிர்பார்க்கப்படும் கோல்கள் (xG): ஒரு ஷாட் கோலாக மாறுவதற்கான நிகழ்தகவை மதிப்பிடும் ஒரு அளவீடு.

பேஸ்பால்

• பேட்டிங் சராசரி (AVG): ஹிட்களின் எண்ணிக்கை, அட்-பேட்களின் எண்ணிக்கையால் வகுக்கப்படுகிறது.
• ஆன்-பேஸ் சதவீதம் (OBP): ஒரு பேட்டர் பேஸை அடையும் நேரங்களின் சதவீதம்.
• ஸ்லக்கிங் சதவீதம் (SLG): ஒரு பேட்டரின் சக்தியின் அளவீடு.
• ஆன்-பேஸ் பிளஸ் ஸ்லக்கிங் (OPS): OBP மற்றும் SLG இன் கூட்டுத்தொகை.
• ஈட்டப்பட்ட ரன் சராசரி (ERA): ஒரு பிட்சரால் ஒரு ஒன்பது இன்னிங்ஸுக்கு அனுமதிக்கப்படும் சராசரி ஈட்டப்பட்ட ரன்களின் எண்ணிக்கை.
• மாற்றுக்கு மேலான வெற்றிகள் (WAR): ஒரு வீரர் தங்கள் அணிக்கு பங்களிக்கும் வெற்றிகளின் எண்ணிக்கையின் மதிப்பீடு, ஒரு மாற்று-நிலை வீரருடன் ஒப்பிடும்போது.

எடுத்துக்காட்டு: கூடைப்பந்து வீரர் புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுதல்

```python import pandas as pd # Sample DataFrame data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'GamesPlayed': [10, 12, 8, 15, 11], 'Points': [150, 180, 120, 225, 165], 'Assists': [30, 35, 20, 45, 40], 'Rebounds': [50, 60, 40, 70, 55], 'FieldGoalsMade': [60, 70, 50, 90, 65], 'FieldGoalsAttempted': [120, 140, 100, 180, 130], 'ThreePointShotsMade': [10, 15, 5, 20, 12], 'FreeThrowsMade': [20, 25, 15, 30, 28], 'FreeThrowsAttempted': [25, 30, 20, 35, 33] } df = pd.DataFrame(data) # Calculate PPG, APG, RPG df['PPG'] = df['Points'] / df['GamesPlayed'] df['APG'] = df['Assists'] / df['GamesPlayed'] df['RPG'] = df['Rebounds'] / df['GamesPlayed'] # Calculate True Shooting Percentage (TS%) df['TS%'] = df['Points'] / (2 * (df['FieldGoalsAttempted'] + 0.475 * df['FreeThrowsAttempted'])) # Print the updated DataFrame print(df) ```

தரவு காட்சிப்படுத்தல்

பயிற்சியாளர்கள், வீரர்கள் மற்றும் பிற பங்குதாரர்களுக்கு உங்கள் கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளைத் தெரிவிப்பதற்கு தரவு காட்சிப்படுத்தல் அத்தியாவசியமானது. பைத்தான், மேட்லாட்லிப் (Matplotlib) மற்றும் சீபார்ன் (Seaborn) உட்பட, தகவல் தரும் மற்றும் பார்வைக்கு கவர்ச்சிகரமான விளக்கப்படங்கள் மற்றும் வரைபடங்களை உருவாக்குவதற்கு பல நூலகங்களை வழங்குகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: வீரர் செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்துதல்

```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Sample DataFrame (using the same data as before, but assuming it's already cleaned and preprocessed) data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'PPG': [15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0], 'APG': [3.0, 2.92, 2.5, 3.0, 3.64], 'RPG': [5.0, 5.0, 5.0, 4.67, 5.0], 'TS%': [0.55, 0.54, 0.53, 0.56, 0.57] } df = pd.DataFrame(data) # Set a style for the plots sns.set(style="whitegrid") # Create a bar chart of PPG plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='PlayerName', y='PPG', data=df, palette='viridis') plt.title('Points Per Game (PPG) by Player') plt.xlabel('Player Name') plt.ylabel('PPG') plt.show() # Create a scatter plot of APG vs RPG plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='APG', y='RPG', data=df, s=100, color='blue') plt.title('Assists Per Game (APG) vs Rebounds Per Game (RPG)') plt.xlabel('APG') plt.ylabel('RPG') plt.show() # Create a heatmap of the correlation matrix correlation_matrix = df[['PPG', 'APG', 'RPG', 'TS%']].corr() plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=.5) plt.title('Correlation Matrix of Player Statistics') plt.show() #Create Pairplot sns.pairplot(df[['PPG', 'APG', 'RPG', 'TS%']]) plt.show() ```

இந்தக் குறியீடு ஒவ்வொரு வீரரின் PPG ஐக் காட்டும் ஒரு பட்டை விளக்கப்படம், APG மற்றும் RPG க்கு இடையேயான தொடர்பைக் காட்டும் ஒரு சிதறல் வரைபடம், எண் அம்சங்களுக்கு இடையேயான தொடர்புகளைக் காட்டும் ஒரு வெப்ப வரைபடம் மற்றும் மாறி உறவுகளை ஆராய ஒரு ஜோடி வரைபடத்தை உருவாக்கும். உங்கள் நுண்ணறிவுகளை திறம்பட தொடர்புகொள்ளும் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க பல்வேறு விளக்கப்பட வகைகள் மற்றும் தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்களுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள். உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு எளிதில் படிக்கக்கூடிய வண்ணத் தட்டுகள் மற்றும் எழுத்துரு அளவுகளைத் தேர்வுசெய்து, உங்கள் தரவை வழங்கும்போது வண்ணங்களுடன் கலாச்சார தொடர்புகளை மனதில் கொள்ளுங்கள்.

செயல்திறன் கணிப்பிற்கான இயந்திர கற்றல்

விளையாட்டு செயல்திறனின் பல்வேறு அம்சங்களுக்கான கணிக்கக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தலாம், அதாவது விளையாட்டு முடிவுகளை கணித்தல், வீரர் காயங்கள் அல்லது வீரர் மதிப்பீடுகள். விளையாட்டு பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் பின்வருமாறு:

• பின்னடைவு மாதிரிகள் (Regression Models): புள்ளிகள் அல்லது விளையாட்டு மதிப்பெண்கள் போன்ற தொடர்ச்சியான மாறிகளைக் கணிக்கின்றன.
• வகைப்பாட்டு மாதிரிகள் (Classification Models): வெற்றி/தோல்வி அல்லது வீரர் நிலை போன்ற வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளைக் கணிக்கின்றன.
• கிளஸ்டரிங் மாதிரிகள் (Clustering Models): வீரர்களை அல்லது அணிகளை அவர்களின் செயல்திறன் குணாதிசயங்களின் அடிப்படையில் குழுவாக்குகின்றன.
• நேரத் தொடர் மாதிரிகள் (Time Series Models): விளையாட்டு மதிப்பெண்கள் அல்லது வீரர் புள்ளிவிவரங்கள் போன்ற நேரத்தைச் சார்ந்த தரவுகளில் உள்ள போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன.

எடுத்துக்காட்டு: லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவுடன் விளையாட்டு முடிவுகளை கணித்தல்

```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # Sample DataFrame (replace with your actual data) data = { 'TeamA_Points': [100, 95, 110, 85, 90, 105, 115, 120, 98, 102], 'TeamB_Points': [90, 100, 105, 90, 85, 100, 110, 115, 95, 100], 'TeamA_Win': [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1] } df = pd.DataFrame(data) # Prepare the data X = df[['TeamA_Points', 'TeamB_Points']] y = df['TeamA_Win'] # Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Train a logistic regression model model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # Make predictions on the test set y_pred = model.predict(X_test) # Evaluate the model accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') # Predict the outcome of a new game new_game = pd.DataFrame({'TeamA_Points': [110], 'TeamB_Points': [95]}) prediction = model.predict(new_game) print(f'Prediction for new game: {prediction}') # 1 means Team A wins, 0 means Team A loses ```

இந்த எடுத்துக்காட்டு, அணி மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் விளையாட்டு முடிவுகளை கணிக்க லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை விளக்குகிறது. வலுவான மாதிரி பயிற்சிக்கு மிக பெரிய தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்த நினைவில் கொள்ளுங்கள். மேலே உள்ள மாதிரியில் உள்ள சிறிய மாதிரி தரவுகளின் துல்லியம், உண்மையான மாதிரி செயல்திறனை பிரதிபலிக்காது. `StandardScaler` ஐப் பயன்படுத்தி அம்ச அளவீடு செய்வதும் மிகவும் அறிவுறுத்தப்படுகிறது. மேலும், மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியத்திற்காக வீரர் புள்ளிவிவரங்கள், சொந்த மைதான நன்மை போன்ற பிற காரணிகளையும் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு, மைதானத்தின் உயரம், உள்ளூர் வானிலை நிலைமைகள் மற்றும் விளையாடும் அணிகளின் வழக்கமான பயண சோர்வு போன்ற அம்சங்களை உங்கள் மாதிரிகளை மேலும் செம்மைப்படுத்த கணக்கில் கொள்ளுங்கள்.

செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள் மற்றும் பயன்பாடுகள்

விளையாட்டு பகுப்பாய்வின் இறுதி நோக்கம், செயல்திறனை மேம்படுத்தக்கூடிய செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதாகும். செயல்திறன் கண்காணிப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதற்கான சில எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

• வீரர் மேம்பாடு: வீரர்கள் தங்கள் திறன்களை மேம்படுத்தக்கூடிய பகுதிகளை அடையாளம் கண்டு, அதற்கேற்ப பயிற்சி திட்டங்களை வடிவமைக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, ஷூட்டிங் புள்ளிவிவரங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது ஒரு கூடைப்பந்து வீரர் தங்கள் ஷூட்டிங் வடிவத்தில் உள்ள பலவீனங்களை அடையாளம் காண உதவும்.
• அணி வியூகம்: எதிரணி பகுப்பாய்வு மற்றும் வீரர் பொருத்தங்களின் அடிப்படையில் வியூகங்களை உருவாக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, பாஸிங் வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது ஒரு கால்பந்து அணி எதிரணியின் பாதுகாப்பில் உள்ள பலவீனங்களை அடையாளம் காண உதவும்.
• காயம் தடுப்பு: வீரரின் பணிச்சுமையைக் கண்காணித்து, காயங்களுக்கான இடர் காரணிகளை அடையாளம் காணவும். எடுத்துக்காட்டாக, ஓடும் தூரம் மற்றும் முடுக்கத்தைக் கண்காணிப்பது விளையாட்டு வீரர்களுக்கு அதிகப்பயன்பாட்டு காயங்களைத் தடுக்க உதவும்.
• ஆள்சேர்ப்பு மற்றும் சாரணர் பணி: சாத்தியமான ஆட்சேர்ப்புகளை அவர்களின் செயல்திறன் தரவின் அடிப்படையில் மதிப்பீடு செய்து, அணியின் விளையாட்டு பாணிக்கு ஏற்ற வீரர்களை அடையாளம் காணவும். எடுத்துக்காட்டாக, பேட்டிங் புள்ளிவிவரங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது ஒரு பேஸ்பால் அணிக்கு நம்பிக்கைக்குரிய இளம் பேட்டர்களை அடையாளம் காண உதவும்.
• விளையாட்டு நாள் முடிவுகள்: வீரர் மாற்றீடுகள் மற்றும் தந்திரோபாய மாற்றங்கள் போன்ற விளையாட்டுகளின் போது தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, நிகழ்நேர புள்ளிவிவரங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது ஒரு பயிற்சியாளர் எதிரணியின் பலவீனங்களை பயன்படுத்த சரியான நேரத்தில் மாற்றீடுகளைச் செய்ய உதவும்.
• ரசிகர் ஈடுபாடு: தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் ரசிகர்களுக்கு ஈர்க்கக்கூடிய உள்ளடக்கம் மற்றும் நுண்ணறிவுகளை வழங்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, வீரர் செயல்திறனின் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவது ரசிகர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தி, விளையாட்டைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வளர்க்கும். உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக முக்கிய புள்ளிவிவரங்களின் மொழிபெயர்க்கப்பட்ட விளக்கங்களை வழங்குவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

நெறிமுறை கருத்தாய்வுகள்

விளையாட்டு பகுப்பாய்வு மேலும் அதிநவீனமாக மாறும்போது, தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வின் நெறிமுறை தாக்கங்களை கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். சில முக்கிய நெறிமுறை கருத்தாய்வுகள் பின்வருமாறு:

• தரவு தனியுரிமை: வீரர் தரவைப் பாதுகாத்து, அது பொறுப்புடனும் நெறிமுறை ரீதியாகவும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்யவும். வீரர்களிடமிருந்து அவர்களின் தரவை சேகரித்து பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன் தகவலறிந்த ஒப்புதலைப் பெறவும்.
• தரவு பாதுகாப்பு: வீரர் தரவை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலில் இருந்து தடுக்க பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்தவும்.
• சாய்வு மற்றும் நியாயத்தன்மை: தரவு மற்றும் அல்காரிதம்களில் உள்ள சாத்தியமான சாய்வுகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள் மற்றும் அவற்றைக் குறைக்க நடவடிக்கை எடுக்கவும். பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் நியாயமானதாகவும், சில வீரர் குழுக்களுக்கு எதிராக பாகுபாடு காட்டாமலும் இருப்பதை உறுதி செய்யவும்.
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை: பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதையும், முடிவுகளை எடுக்க அவை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதையும் விளக்கவும். மாதிரிகளின் வரம்புகள் மற்றும் பிழையின் சாத்தியக்கூறுகள் பற்றி வெளிப்படையாக இருங்கள்.

முடிவுரை

பைத்தான் விளையாட்டு பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை தளத்தை வழங்குகிறது, இது வீரர் மற்றும் அணி செயல்திறன் தரவுகளைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும், போட்டித்தன்மையை பெறவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த வழிகாட்டியில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள நுட்பங்களில் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலம், நீங்கள் விளையாட்டு பகுப்பாய்வுக்கான பைத்தானின் முழு திறனையும் வெளிக்கொணரலாம் மற்றும் உலகளாவிய அரங்கில் விளையாட்டு செயல்திறனின் முன்னேற்றத்திற்கு பங்களிக்கலாம். தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களுடன் உங்கள் அறிவை தொடர்ந்து புதுப்பிக்க நினைவில் கொள்ளுங்கள், மேலும் தரவை எப்போதும் நெறிமுறை ரீதியாகவும் பொறுப்புடனும் பயன்படுத்த முயற்சி செய்யுங்கள்.

மேற்கொண்டு கற்றல்

• ஆன்லைன் படிப்புகள்: கோர்செரா (Coursera), edX மற்றும் உடாசிட்டி (Udacity) பைத்தான் நிரலாக்கம், தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பற்றிய பல படிப்புகளை வழங்குகின்றன.
• புத்தகங்கள்: வெஸ் மெக்கின்னியின் (Wes McKinney) "Python for Data Analysis", ஜோயல் கிரஸின் (Joel Grus) "Data Science from Scratch", மற்றும் ஆரேலியன் ஜெரானின் (Aurélien Géron) "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" ஆகியவை பைத்தான் மற்றும் தரவு அறிவியலைக் கற்றுக்கொள்வதற்கான சிறந்த ஆதாரங்களாகும்.
• வலைப்பதிவுகள் மற்றும் வலைத்தளங்கள்: டவர்ட்ஸ் டேட்டா சயின்ஸ் (Towards Data Science), அனலிட்டிக்ஸ் வித்யா (Analytics Vidhya) மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் மாஸ்டரி (Machine Learning Mastery) ஆகியவை தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலில் பரந்த அளவிலான தலைப்புகளை உள்ளடக்கிய பிரபலமான வலைப்பதிவுகளாகும்.
• விளையாட்டு-குறிப்பிட்ட ஆதாரங்கள்: நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த விளையாட்டில் விளையாட்டு பகுப்பாய்வில் குறிப்பாக கவனம் செலுத்தும் வலைத்தளங்கள் மற்றும் வலைப்பதிவுகளைத் தேடுங்கள். பல லீக்குகள் மற்றும் அணிகளும் தங்கள் சொந்த தரவு மற்றும் பகுப்பாய்வை வெளியிடுகின்றன.

தகவலறிந்து தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நீங்கள் எந்த விளையாட்டு அமைப்பிற்கும் ஒரு மதிப்புமிக்க சொத்தாக மாறலாம் மற்றும் விளையாட்டு பகுப்பாய்வின் அற்புதமான உலகிற்கு பங்களிக்கலாம்.