Modele xGoal

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Le projet est de créer un module de classification xGoal. Les données ont été récupérées sur plus de 250 000 tirs lors de saison 2015.

Il utilise un model de classification GradientBoostingClassifier et peut être changer dans le fichier model.py

Veillez a bien decompresser le fichier event.zip present dans le dossier data afin d'obtenir les deux csv events necessaire event.csv et ginf.csv

Structuration du projet

├───data

│ └─────const.py

│ └─────event.csv

│ └─────ginf.csv

└───model

│ └─────model.py

│ └─────process.py

├───classifier.py

├───README.md

├───requirements.txt

Scores (K-Top5)

passage	learning_rate	min_samples_leaf	max_depth	max_features	train_ROCAUC	test_ROCAUC	recall	precision	f1_score	train_accuracy	test_accuracy	loss	status
6	0.220807	139	7	16	0.818083	0.819127	0.267404	0.716672	0.389484	0.910439	0.911108	-0.819127	ok
7	0.185222	23	10	11	0.819106	0.818228	0.267992	0.709748	0.389074	0.910566	0.910758	-0.818228	ok
9	0.196736	151	14	16	0.818530	0.818736	0.266698	0.717494	0.388856	0.910425	0.911108	-0.818736	ok
8	0.209266	103	11	17	0.818678	0.818609	0.266698	0.716135	0.388656	0.910486	0.911033	-0.818609	ok
0	0.114414	170	15	23	0.818230	0.818869	0.266345	0.717681	0.388508	0.910304	0.911095	-0.818869	ok

Rapport de classification

	Precision	Recall	f1-score	support
No Goal	0.92	0.99	0.95	71694
Goal	0.72	0.27	0.39	8504
Accuracy			0.91
Macro avg	0.82	0.63	0.67
Weighted avg	0.90	0.91	0.89

Projection

Un travail de reequilibrage est necessaire pour obtenir un meilleur recall est donc améliorer le modèle. Ici, nous avons seulement effectué une optimisation des paramètres du modèle. Rééquilibrer les classes serait donc une options a effectuer pour améliorer significativement la précision du modele et notamment du recall.

Install

Créer son dossier et se placer à l'interieur

cd ./[votre_dossier]

Installer l'environnement virtuel et les dependances

# windows
virtualenv .venv
.venv\\Scripts\\activate
pip install -r requirements.txt 

Run

py classifier.py

Output

• Impression du travail d'optimisation dans la console
• Impression des bests scores obtenus
• Impression des metrics du modele

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Contact

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Licence

MIT