Introducción a la Copa WE League: Grupo B
La Copa WE League es uno de los eventos más emocionantes del fútbol femenino en Japón. Este torneo reúne a las mejores equipos del país, ofreciendo partidos de alta calidad y momentos inolvidables. En el Grupo B, las competiciones están a punto de comenzar, con enfrentamientos programados para mañana. En este artículo, exploraremos los equipos que participan, sus posiciones actuales y nuestras predicciones de apuestas expertas para estos emocionantes partidos.
Equipos Participantes del Grupo B
El Grupo B de la Copa WE League está compuesto por cuatro equipos que han demostrado ser fuertes contendientes en el fútbol japonés. Cada uno de ellos tiene su propio estilo de juego y estrategia, lo que promete partidos llenos de tácticas interesantes y momentos destacados.
- Tokyo Verdy: Conocido por su solidez defensiva y su capacidad para controlar el ritmo del partido.
- Nara Angel FC: Un equipo que se destaca por su ofensiva agresiva y habilidad para sorprender a sus oponentes.
- Kyoto Sanga FC Ladies: Con un enfoque equilibrado, este equipo combina defensa sólida con ataques rápidos.
- Fukushima FC Miraíse: Un equipo joven con mucha energía y potencial para sorprender a todos.
Análisis del Rendimiento Reciente
Para entender mejor cómo podrían desempeñarse estos equipos mañana, es importante analizar sus últimos partidos. Cada equipo ha tenido sus altibajos, pero algunos han mostrado una mejora notable en los últimos encuentros.
Tokyo Verdy
Tokyo Verdy ha mantenido una racha impresionante en sus últimos partidos. Su defensa ha sido casi impenetrable, permitiendo solo unos pocos goles en contra. La clave de su éxito ha sido la coordinación entre su defensa central y el portero, quienes han logrado detener incluso los ataques más peligrosos.
Nara Angel FC
Nara Angel FC ha mostrado una ofensiva formidable, anotando goles en cada partido. Sin embargo, su defensa ha tenido algunos lapsos que han permitido a sus oponentes marcar. A pesar de esto, su capacidad para crear oportunidades de gol sigue siendo una amenaza constante para cualquier equipo.
Kyoto Sanga FC Ladies
Kyoto Sanga FC Ladies ha demostrado ser un equipo equilibrado. Han logrado mantener una buena defensa mientras también generan oportunidades de ataque. Su capacidad para adaptarse a diferentes estilos de juego les ha permitido competir eficazmente contra equipos tanto defensivos como ofensivos.
Fukushima FC Miraíse
Fukushima FC Miraíse es el equipo menos experimentado del grupo, pero han mostrado un gran potencial. Su juventud y energía les han permitido sorprender a equipos más establecidos con jugadas audaces y creativas. Aunque aún tienen margen de mejora, su entusiasmo y determinación son evidentes en cada partido.
Predicciones de Apuestas para los Partidos de Mañana
Basándonos en el análisis del rendimiento reciente de cada equipo, aquí están nuestras predicciones de apuestas expertas para los partidos del Grupo B mañana:
Tokyo Verdy vs Nara Angel FC
Este partido promete ser un duelo entre la solidez defensiva de Tokyo Verdy y la ofensiva agresiva de Nara Angel FC. Nuestro pronóstico es que Tokyo Verdy logrará mantener su portería en cero gracias a su defensa impenetrable. Sin embargo, Nara Angel FC podría encontrar un hueco para anotar al menos un gol gracias a su habilidad para capitalizar errores defensivos.
- Predicción: Victoria de Tokyo Verdy 1-0 o 0-1 para Nara Angel FC.
- Apuesta recomendada: Tokyo Verdy gana o empata (1X).
Kyoto Sanga FC Ladies vs Fukushima FC Miraíse
Kyoto Sanga FC Ladies tiene la experiencia y el equilibrio necesarios para superar a un equipo más joven como Fukushima FC Miraíse. Aunque Fukushima puede sorprender con jugadas audaces, es probable que Kyoto domine el encuentro.
- Predicción: Victoria de Kyoto Sanga FC Ladies 2-1.
- Apuesta recomendada: Más de 2.5 goles en total.
Nara Angel FC vs Kyoto Sanga FC Ladies
Este enfrentamiento será crucial para ambos equipos. Nara Angel FC necesita sumar puntos para mantenerse en la lucha por la clasificación, mientras que Kyoto busca consolidar su posición en el grupo. La clave estará en quién pueda imponer su estilo de juego más efectivamente.
- Predicción: Empate 1-1 con goles repartidos durante todo el partido.
- Apuesta recomendada: Ambos equipos marcan (BTTS - Yes).
Tokyo Verdy vs Fukushima FC Miraíse
Tokyo Verdy es favorito claro en este partido debido a su experiencia y consistencia. Fukushima FC Miraíse, aunque joven y lleno de energía, tendrá dificultades para romper la defensa sólida de Tokyo.
- Predicción: Victoria contundente de Tokyo Verdy 2-0.
- Apuesta recomendada: Menos de 2.5 goles en total.
Estrategias Clave para Cada Equipo
Cada equipo tiene sus fortalezas y debilidades que pueden influir en el resultado de los partidos. Aquí algunas estrategias clave que podrían emplear:
Tokyo Verdy
- Mantener una defensa compacta y organizada.
- Utilizar contraataques rápidos para aprovechar cualquier espacio dejado por el oponente.
Nara Angel FC
>
>-
>Enfocarse en la presión alta para recuperar el balón rápidamente.
>-
>Utilizar jugadores veloces en las bandas para crear oportunidades desde las esquinas.
<|vq_13659|>[0]: # -*- coding: utf-8 -*-
[1]: """
[2]: Created on Sun Jan 21 11:23:54 2018
[3]: @author: s1180217
[4]: """
[5]: import numpy as np
[6]: import pandas as pd
[7]: import matplotlib.pyplot as plt
[8]: from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
[9]: from sklearn.model_selection import train_test_split
[10]: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
[11]: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
[12]: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
[13]: from sklearn.linear_model import LogisticRegression
[14]: from sklearn.svm import SVC
[15]: from sklearn.metrics import confusion_matrix
[16]: from sklearn.metrics import classification_report
[17]: from sklearn.model_selection import GridSearchCV
[18]: data = pd.read_csv("data.csv")
[19]: data = data.dropna()
[20]: X = data.iloc[:, :-1].values
[21]: Y = data.iloc[:, -1].values
[22]: X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.25)
[23]: scaler = StandardScaler()
[24]: scaler.fit(X_train)
[25]: X_train = scaler.transform(X_train)
[26]: X_test = scaler.transform(X_test)
[27]: param_grid = [
[28]: {'C': [1,10 ,100 ,1000], 'kernel': ['linear']},
[29]: {'C': [1 ,10 ,100 ,1000], 'gamma': [0.001 ,0.0001], 'kernel': ['rbf']},
]
[30]: grid_search = GridSearchCV(SVC(),param_grid,cv=5,n_jobs=-1)
[31]: grid_search.fit(X_train,Y_train)
***** Tag Data *****
ID: 4
description: Parameter grid for hyperparameter tuning using GridSearchCV for an SVM.
start line: 27
end line: 29
dependencies:
- type: Class
name: SVC
start line: 14
end line: 14
context description: Defines the hyperparameters to be explored during the GridSearchCV.
algorithmic depth: 4
algorithmic depth external: N
obscurity: 4
advanced coding concepts: 4
interesting for students: 5
self contained: Y
************
## Challenging aspects
### Challenging aspects in above code
The provided snippet is already somewhat intricate due to several factors:
1. **Hyperparameter Tuning**: The snippet sets up hyperparameters for an SVM using `GridSearchCV`. The challenge here lies in understanding how different values for `C`, `gamma`, and `kernel` interact and affect the performance of the SVM model.
2. **Kernel Types**: Different kernels (`linear`, `rbf`) require different hyperparameters (`C` for linear and both `C` and `gamma` for rbf). Understanding how each kernel operates and the role of its parameters can be challenging.
3. **Combinatorial Explosion**: The combination of different hyperparameters can lead to a large number of models being trained and evaluated during the grid search process.
### Extension
To extend the complexity specific to this context:
1. **Additional Kernels**: Introduce additional kernels such as `poly` (polynomial) and `sigmoid`. Each kernel has its own set of hyperparameters that need to be tuned.
2. **Custom Scoring Function**: Instead of using default scoring metrics like accuracy or F1-score, define a custom scoring function that could involve more complex calculations or domain-specific metrics.
3. **Handling Imbalanced Data**: Implement strategies to handle imbalanced datasets within the grid search process.
4. **Cross-validation Strategy**: Introduce more advanced cross-validation strategies such as StratifiedKFold or TimeSeriesSplit.
5. **Nested Cross-validation**: Implement nested cross-validation to get more robust estimates of model performance.
## Exercise
### Full exercise here:
Given the snippet [SNIPPET], expand its functionality by implementing the following features:
1. Add support for additional kernels (`poly`, `sigmoid`) with their respective hyperparameters:
- For `poly`: Include parameters `degree` and `coef0`.
- For `sigmoid`: Include parameter `coef0`.
2. Implement a custom scoring function that calculates a weighted combination of precision and recall.
3. Modify the grid search to handle imbalanced datasets using techniques such as SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) before fitting the model.
4. Use StratifiedKFold cross-validation with k=5 folds instead of the default cross-validation strategy.
5. Implement nested cross-validation to provide more robust performance estimates.
### Solution
python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import make_scorer, precision_score, recall_score
from imblearn.pipeline import Pipeline as ImbPipeline
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# Custom scoring function combining precision and recall with weights.
def custom_scorer(y_true, y_pred):
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
return (0.6 * precision) + (0.4 * recall)
scorer = make_scorer(custom_scorer)
# Define parameter grid including additional kernels.
param_grid = [
{'C': [1,10 ,100 ,1000], 'kernel': ['linear']},
{'C': [1 ,10 ,100 ,1000], 'gamma': [0.001 ,0.0001], 'kernel': ['rbf']},
{'C': [1 ,10 ,100 ,1000], 'degree': [2, 3], 'coef0': [0, 1], 'kernel': ['poly']},
{'C': [1 ,10 ,100 ,1000], 'coef0': [0, 1], 'kernel': ['sigmoid']}
]
# Create pipeline with SMOTE oversampling.
pipeline = ImbPipeline([
('smote', SMOTE()),
('svc', SVC())
])
# Stratified k-fold cross-validator.
cv = StratifiedKFold(n_splits=5)
# Nested cross-validation setup.
outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=5)
inner_cv = StratifiedKFold(n_splits=5)
grid_search = GridSearchCV(estimator=pipeline,
param_grid=param_grid,
scoring=scorer,
cv=inner_cv,
refit=True,
n_jobs=-1)
# Fit model with nested cross-validation.
nested_scores = []
for train_idx, test_idx in outer_cv.split(X_train_scaled, Y_train):
X_train_fold, X_test_fold = X_train_scaled[train_idx], X_train_scaled[test_idx]
Y_train_fold, Y_test_fold = Y_train[train_idx], Y_train[test_idx]
grid_search.fit(X_train_fold, Y_train_fold)
best_model = grid_search.best_estimator_
nested_score = best_model.score(X_test_fold,Y_test_fold)
nested_scores.append(nested_score)
print("Nested CV scores:", nested_scores)
print("Mean Nested CV score:", np.mean(nested_scores))
### Follow-up exercise
#### Full follow-up exercise here:
Extend your solution further by implementing the following:
1. Add support for automated feature selection within the pipeline using techniques such as Recursive Feature Elimination (RFE).
2. Introduce multi-metric scoring where you evaluate models based on multiple metrics simultaneously (e.g., accuracy and custom scorer).
3. Allow dynamic adjustment of the weights in your custom scoring function based on user input or some heuristic derived from initial model performance.
#### Solution
python
from sklearn.feature_selection import RFE
# Extend pipeline with RFE for feature selection.
pipeline_with_rfe = ImbPipeline([
('smote', SMOTE()),
('rfe', RFE(estimator=SVC(kernel="linear"), n_features_to_select=10)),
('svc', SVC())
])
# Define multi-metric scoring dictionary.
scoring_dict = {
'accuracy': 'accuracy',
'custom_scorer': scorer,
}
grid_search_with_rfe_and_multiscore = GridSearchCV(estimator=pipeline_with_rfe,
param_grid=param_grid,
scoring=scoring_dict,
refit='custom_scorer',
cv=inner_cv,
n_jobs=-1,
return_train_score=True)
nested_scores_with_rfe_and_multiscore = []
for train_idx, test_idx in outer_cv.split(X_train_scaled,Y_train):
X_train_fold,Y_train_fold=X_train_scaled[train_idx],Y_train[train_idx]
X_test_fold,Y_test_fold=X_train_scaled[test_idx],Y_train[test_idx]
grid_search_with_rfe_and_multiscore.fit(X_train_fold,Y_train_fold)
best_model_with_rfe_and_multiscore=grid_search_with_rfe_and_multiscore.best_estimator_
nested_score_with_rfe_and_multiscore=best_model_with_rfe_and_multiscore.score(X_test_fold,Y_test_fold)
nested_scores_with_rfe_and_multiscore.append(nested_score_with_rfe_and_multiscore)
print("Nested CV scores with RFE and multi-metric scoring:", nested_scores_with_rfe_and_multiscore)
print("Mean Nested CV score with RFE and multi-metric scoring:", np.mean(nested_scores_with_rfe_and_multiscore))
# Dynamic adjustment of weights in custom scorer based on initial model performance.
def dynamic_custom_scorer(y_true,y_pred):
initial_precision=precision_score(y_true,y_pred)
initial_recall=recall_score(y_true,y_pred)
weight_precision=(initial_precision/(initial_precision+initial_recall))
weight_recall=(initial_recall/(initial_precision+initial_recall))
return (weight_precision * precision_score(y_true,y_pred)) + (weight_recall * recall_score(y_true,y_pred))
dynamic_scorer=make_scorer(dynamic_custom_scorer)
This follow-up exercise ensures that students delve deeper into advanced machine learning practices like feature selection and multi-metric evaluation while also dynamically adjusting their models based on performance metrics.
<>: Hi there! I'm working on some Python code that involves handling complex validation logic for different types of HTTP requests using regex matching and custom error handling via exception chaining.
Here's the snippet I'm dealing with:
python
