¡Atención, aficionados del fútbol en Chile! ¡No se pierdan la acción de la Liga III Group 6 de Rumania mañana!
La emoción del fútbol rumano está a punto de estallar con los partidos programados para mañana en la Liga III Group 6. Como residente local y apasionado del fútbol, he preparado un análisis detallado y predicciones de apuestas para que no se pierdan ningún detalle. ¡Acompáñenme en este emocionante viaje por el fútbol rumano y descubran cuáles equipos tienen el potencial de sorprendernos mañana!
¿Qué equipos estarán en acción?
La Liga III Group 6 de Rumania cuenta con una variedad de equipos talentosos que luchan por el ascenso a niveles más altos. Entre los equipos destacados que participarán en los partidos de mañana se encuentran:
- FC Olt Slatina: Conocidos por su sólida defensa y juego estratégico, Olt Slatina ha sido una fuerza constante en la liga.
- CSM Reșița: Un equipo con un fuerte espíritu competitivo, Reșița ha mostrado un rendimiento impresionante en los últimos partidos.
- CS Mioveni: Mioveni ha demostrado ser un equipo impredecible, con momentos brillantes que pueden cambiar el curso de cualquier partido.
- ACS Poli Timișoara: Con una mezcla joven y experimentada, Poli Timișoara busca consolidar su posición en la tabla.
Análisis detallado de los partidos
Cada partido en la Liga III Group 6 tiene su propia historia y dinámica. A continuación, presento un análisis detallado de los enfrentamientos clave que tendrán lugar mañana:
FC Olt Slatina vs. CSM Reșița
Este es uno de los partidos más esperados de la jornada. FC Olt Slatina llega al encuentro después de una racha impresionante de victorias, mientras que CSM Reșița busca recuperarse tras una derrota sorprendente. Ambos equipos tienen un historial equilibrado en sus enfrentamientos anteriores, lo que promete un partido emocionante.
Predicción: Dada la fortaleza defensiva de Olt Slatina y la necesidad de Reșița de sumar puntos, se espera un partido cerrado. Sin embargo, la experiencia de Olt Slatina podría darles una ligera ventaja.
CS Mioveni vs. ACS Poli Timișoara
Mioveni y Poli Timișoara se enfrentan en un duelo crucial por mantenerse en las posiciones altas de la tabla. Mioveni ha mostrado una gran capacidad ofensiva en los últimos partidos, mientras que Poli Timișoara cuenta con una defensa sólida.
Predicción: Este partido podría ser decidido por detalles finos. La habilidad ofensiva de Mioveni podría ser el factor decisivo, pero no subestimen la capacidad defensiva de Poli Timișoara para mantener el marcador bajo.
Predicciones expertas para apuestas
Para aquellos interesados en apostar, aquí están mis predicciones expertas basadas en el análisis de los equipos y sus rendimientos recientes:
- Apuesta segura: Victoria de FC Olt Slatina contra CSM Reșița. La defensa sólida de Olt Slatina podría frustrar a Reșița y asegurar un resultado favorable.
- Gol seguro: Ambos equipos marcan en el partido entre CS Mioveni y ACS Poli Timișoara. La capacidad ofensiva de Mioveni y las ocasiones que podrían crear Poli Timișoara hacen probable este resultado.
- Pari más arriesgado: Triplete del jugador estrella de Mioveni. Si bien es una apuesta más audaz, el estado actual del equipo sugiere que podrían explotar cualquier debilidad defensiva.
Estrategias clave para los equipos
Cada equipo tendrá su propia estrategia para maximizar sus posibilidades de éxito. Aquí hay algunas tácticas clave que podrían observarse:
FC Olt Slatina
- Juego defensivo sólido: Mantener su formación defensiva compacta para minimizar las oportunidades del rival.
- Juego directo: Utilizar contragolpes rápidos para aprovechar cualquier debilidad en la defensa contraria.
CSM Reșița
- Presión alta: Aplicar presión constante sobre la posesión del balón para forzar errores del rival.
- Juego colectivo: Fomentar el juego colectivo para crear oportunidades desde diferentes posiciones.
CS Mioveni
- Habilidad ofensiva: Centrarse en explotar las líneas defensivas mediante pases precisos y movimientos sin balón.
- Dominio del mediocampo: Controlar el centro del campo para dictar el ritmo del partido.
ACS Poli Timișoara
- Sólida estructura defensiva: Mantener una formación defensiva organizada para resistir los ataques del rival.
- Juego basado en transiciones rápidas: Aprovechar las oportunidades para contraatacar rápidamente tras recuperar el balón.
Análisis estadístico y tendencias recientes
A continuación, se presenta un análisis estadístico y las tendencias recientes que podrían influir en los resultados de los partidos:
Tendencias ofensivas
- FC Olt Slatina: Ha marcado al menos dos goles en cuatro de sus últimos cinco partidos.
- CSM Reșița: Ha mantenido su portería a cero en tres ocasiones consecutivas.
- CS Mioveni: Ha registrado una media de tres goles por partido en sus últimas actuaciones.
- ACS Poli Timișoara: Ha concedido menos de un gol por partido en sus últimos encuentros.
Tendencias defensivas
- Olt Slatina: Tiene la segunda mejor defensa del grupo con solo cuatro goles recibidos.
- Mioveni: Aunque ofensivamente fuerte, ha mostrado debilidades defensivas al conceder seis goles en cinco partidos.
- Poli Timișoara: Su disciplina táctica les ha permitido mantener una portería relativamente segura.
- Reșița: Ha mejorado significativamente su desempeño defensivo, lo que les ha permitido sumar puntos cruciales recientemente.
Tendencias generales del grupo
mohsenfazeli/udacity-robust-ml<|file_sep|>/week_5/homework_5.md
# Homework: Week #5
## Question #1
For this question we will use the dataset from the Titanic competition on Kaggle.
You can find it here: https://www.kaggle.com/c/titanic/data
The training set has two files: train.csv and test.csv.
Let's focus on train.csv for now.
This is a dataset with information about the passengers of the Titanic.
Some are alive while others are dead.
The task is to predict which passengers are alive and which are dead.
Here is the list of features:
* PassengerId: id number
* Survived: whether the passenger survived or not (0 = No; 1 = Yes)
* Pclass: passenger class (1 = first class; 2 = second class; 3 = third class)
* Name: name
* Sex: sex
* Age: age in years
* SibSp: number of siblings/spouses aboard
* Parch: number of parents/children aboard
* Ticket: ticket number
* Fare: fare
* Cabin: cabin
* Embarked: port of embarkation (C = Cherbourg; Q = Queenstown; S = Southampton)
We will use this dataset to build a simple classifier that predicts whether a passenger survived or not based on his/her features.
We will use logistic regression for this purpose.
First let's load the data and take a look at it:
import pandas as pd
df_train = pd.read_csv("train.csv")
print(df_train.head())
This gives us:
PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S
1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C
2 3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0 0 STON... 7.9250 NaN S
3 4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1 0 113803 53.1000 C123 S
4 5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0 0 373450 8.0500 NaN S
As you can see there are some missing values in the dataset.
Let's look at how many rows have missing values for each column:
print(df_train.isnull().sum())
This gives us:
PassengerId 0
Survived 0
Pclass 0
Name 0
Sex 0
Age 86
SibSp 0
Parch 0
Ticket 0
Fare 1
Cabin 687
Embarked 2
dtype: int64
As you can see there are some missing values in Age and Cabin and Fare columns.
Now let's build our model!
First we need to preprocess the data:
We will drop all columns that have too many missing values (more than half of the rows).
We will also drop the Name column because it is not useful for our model.
We will also drop the PassengerId column because it is just an id and not useful for our model.
For categorical variables we will use one-hot encoding.
For numerical variables we will fill missing values with the median value of that variable.
Here is the code to do all these steps:
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# Drop columns with too many missing values
df_train.drop(["Cabin", "Ticket"], axis=1, inplace=True)
# Drop name column
df_train.drop(["Name"], axis=1, inplace=True)
# Fill missing values for numerical variables with median value
df_train["Age"].fillna(df_train["Age"].median(), inplace=True)
df_train["Fare"].fillna(df_train["Fare"].median(), inplace=True)
# One-hot encode categorical variables
encoder = OneHotEncoder()
X_cat = encoder.fit_transform(df_train[["Sex", "Embarked"]])
X_cat_df = pd.DataFrame(X_cat.toarray(), columns=encoder.get_feature_names(["Sex", "Embarked"]))
df_train = pd.concat([df_train.reset_index(drop=True), X_cat_df], axis=1)
df_train.drop(["Sex", "Embarked"], axis=1, inplace=True)
Now we can split our data into training and validation sets:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df_train.drop("Survived", axis=1)
y = df_train["Survived"]
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X,
y,
test_size=0.2,
random_state=42)
Now let's train our logistic regression model:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train,
y_train)
Now let's evaluate our model on the validation set:
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_valid)
accuracy = accuracy_score(y_valid,
y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
This gives us an accuracy score of around **80%** which is not bad for such a simple model!
However we can do better!
Let's try to improve our model by adding some new features!
One idea is to create a new feature called FamilySize which is equal to the sum of SibSp and Parch plus one (to account for the passenger himself/herself).
Another idea is to create a new feature called IsAlone which is equal to zero if FamilySize is greater than one and equal to one otherwise.
Here is the code to create these new features:
df_train["FamilySize"] = df_train["SibSp"] + df_train["Parch"] +
df_train["PassengerId"]
df_train["IsAlone"] = (df_train["FamilySize"] ==
df_train["PassengerId"]).astype(int)
# One-hot encode new categorical variable IsAlone
X_cat_is_alone = encoder.fit_transform(df_train[["IsAlone"]])
X_cat_is_alone_df = pd.DataFrame(X_cat_is_alone.toarray(),
columns=encoder.get_feature_names(["IsAlone"]))
df_train = pd.concat([df_train.reset_index(drop=True),
X_cat_is_alone_df],
axis=1)
df_train.drop(["IsAlone"], axis=1,
inplace=True)
Now let's retrain our model with these new features:
X = df_train.drop("Survived", axis=1)
y = df_train["Survived"]
X_train_new_features,
X_valid_new_features,
y_train_new_features,
y_valid_new_features
=train_test_split(X,
y,
test_size=0.2,
random_state=42)
model.fit(X_train_new_features,
y_train_new_features)
And evaluate it on the validation set:
y_pred_new_features=model.predict(X_valid_new_features)
accuracy_new_features=accuracy_score(y_valid_new_features,
y_pred_new_features)
print("Accuracy with new features:", accuracy_new_features)
This gives us an accuracy score of around **82%** which is better than before!
So adding these two new features improved our model's performance!
Let's try one more thing!
We can also try to create a new feature called Title which is equal to the title extracted from the Name column (for example "Mr.", "Mrs.", etc.).
Here is the code to create this new feature:
import re
def get_title(name):
title_search=re.search(" ([A-Za-z]+).", name)
if title_search:
return title_search.group(1)
return ""
df_train["Title"]=df_train["Name"].apply(get_title)
# Map titles to more general categories
title_mapping={"Mr": "Mr",
"Miss": "Miss",
"Mrs": "Mrs",
"Master": "Master",
"Dr": "Officer",
"Rev": "Officer",
"Major": "Officer",
"Col": "Officer",
"Mlle": "Miss",
"Mme": "Mrs",
"Don": "Royalty",
"Lady": "Royalty",
"Countess": "Royalty",
"Jonkheer": "Royalty",
"Sir": "Royalty"}
df_train["Title"]=df_train["Title"].map(title_mapping)
# One-hot encode new categorical variable Title
X_cat_title=encoder.fit_transform(df_train[["Title"]])
X_cat_title_df=pd.DataFrame(X_cat_title.toarray(),
columns=encoder.get_feature_names(["Title"]))
df