Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 7 сентября 2026 года] Название: Предвидение победителя Live Tennis Match View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: С ростом в последние годы ставки на живые виды спорта теннисное прогнозирование расширилось с предматчного прогнозирования до моделей, которые обновляют вероятность победы по мере развития матча. Одной из главных задач в создании такой модели является постоянная необходимость адаптации моделей к изменениям показателей и результатов работы. В этом исследовании рассматривается вопрос о том, каким образом можно наиболее эффективно интегрировать в модель предварительную и живую информацию для получения точных оценочных показателей вероятности выигрыша. В анализе используется 8222 спички Grand Slam, содержащие в общей сложности 1 505 355 очков. Пять моделей были оценены с использованием хронологической разбивки, в том числе совпадения 2011 - 2021 годов использовались для подготовки кадров, 2022 года для проверки достоверности и 2023-2024 года для тестирования. Трейс, гибридная модель, достигла точности 76,06%, 82,15% и 88,34% на 25%, 50% и 75%, соответствует прогрессу, что предполагает, что гибрид моделирования является практическим подходом к прогнозированию тенниса. Загрузка ссылок и цитат... Библиографические и цитационно-инструментальные средства Библиографии (что такое Исследователь?) Подключенные документы (Что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Какой умный клиент?), код,…
Прогнозирование победителя в живом теннисном матче
arXiv:2600,076171 Annualce Type: New Humber Brief: С ростом в последние годы ставки на живые виды спорта теннисное прогнозирование расширилось с предматчного прогнозирования до моделей, которые обновляют вероятность победы по мере развития матча. Одной из главных задач в создании такой модели является постоянная необходимость адаптации моделей к изменениям показателей и результатов работы. В этом исследовании рассматривается вопрос о том, каким образом можно наиболее эффективно интегрировать в модель предварительную и живую информацию для получения точных оценочных показателей вероятности выигрыша. В анализе используется 8222 спички Grand Slam, содержащие в общей сложности 1 505 355 очков. Пять моделей были оценены с использованием хронологической разбивки, в том числе совпадения 2011 - 2021 годов использовались для подготовки кадров, 2022 года для проверки достоверности и 2023-2024 года для тестирования. Трейс, гибридная модель, достигла точности 76,06%, 82,15% и 88,34% на 25%, 50% и 75%, соответствует прогрессу, что предполагает, что гибрид моделирования является практическим подходом к прогнозированию тенниса.