Jornada 16
Al final he automatizado el proceso y he decidido poner 16 modelos de Machine Learning en base al entrenamiento con la base datos actualizada. Llevo algunas semanas probándola.
Os los dejo en un Data Tables desde este enlace. Para que podáis utilizarlos.
Algunos apuntes de la Data Tables:
- Mejor utilizar un ordenador con una pantalla grande que el móvil.
- Solo los pondré los fines de semana. Normalmente el jueves y si puedo actualizo viernes y sábado.
- Cada modelo lleva asociada su probabilidad al lado, por la que podréis ordenar los signos de los partidos de + a – probabilidad o al revés. Algunos modelos no sacan esta probabilidad. No es un error, son así.
- Podéis seleccionar el numero de partidos que salen en la tabla. Si queréis los 5 mejores de un modelo, se seleccionan 5 partidos y se ordenan por probabilidad de más a manos. Lo podéis hacer con cualquier cantidad de partidos y ordenarlos de mejor a peor o viceversa.
- Podéis busca un partido en concreto mediante el buscador de la tabla.
Y poco más os tengo que contar.
Para que os hagáis una idea he jugado 12 Jornadas y estos son los aciertos de los modelos de mejor a peor. Iré actualizando esta tabla.
| MODELO | MEDIA | TOTAL |
| FilteredClassifier | 7,83 | 94,00 |
| VIAREGRESION | 7,75 | 93,00 |
| NEURAL | 7,75 | 93,00 |
| RandomSubSpace | 7,67 | 92,00 |
| SMO | 7,67 | 92,00 |
| REGRESION | 7,67 | 92,00 |
| MultiClassClassifier | 7,58 | 91,00 |
| REPTREE | 7,08 | 85,00 |
| BAYES | 7,00 | 84,00 |
| OneR | 6,92 | 83,00 |
| J48 | 6,75 | 81,00 |
| RandomCommittee | 6,58 | 79,00 |
| PART | 6,58 | 79,00 |
| BAGGING | 6,50 | 78,00 |
| LAZY | 6,08 | 73,00 |
| RANDOMTREE | 5,83 | 70,00 |
Un saludo a todos y mucha suerte con las combinaciones. Lamento no haber arrancado antes, pero he tenido unos meses complicados.