La Guida Completa alla 2. Liga Interregional Group 4 Svizzera
La 2. Liga Interregional Group 4 Svizzera è una delle competizioni calcistiche più affascinanti del paese, offrendo una piattaforma per talenti emergenti e squadre in ascesa. Questo articolo offre un'analisi dettagliata delle partite, aggiornamenti giornalieri e previsioni di scommesse esperte per aiutarti a rimanere al passo con l'azione. Esploriamo le squadre, le prestazioni recenti, le statistiche chiave e molto altro per garantire che tu sia sempre informato e pronto a fare le tue scommesse.
Aggiornamenti Giornalieri sui Match
Con i match che si svolgono ogni settimana, è essenziale rimanere aggiornati sugli ultimi risultati e sulle formazioni. Ogni giorno, il nostro team di esperti fornisce aggiornamenti dettagliati su ogni partita della 2. Liga Interregional Group 4 Svizzera. Queste informazioni includono risultati finali, marcatori, cartellini gialli e rossi, e statistiche chiave come possesso palla e tiri in porta.
Ultimi Risultati
- Partita 1: Squadra A vs Squadra B - Risultato: 2-1
- Partita 2: Squadra C vs Squadra D - Risultato: 1-1
- Partita 3: Squadra E vs Squadra F - Risultato: 3-0
Statistiche Chiave
- Possesso palla medio delle squadre leader: 60%
- Tiri in porta medi per partita: 15
- Gol segnati nelle ultime cinque partite: Totale di 18 gol
Analisi delle Squadre
Ogni squadra della 2. Liga Interregional Group 4 ha la sua unica identità e stile di gioco. Ecco uno sguardo approfondito alle principali squadre del gruppo, le loro prestazioni recenti e i giocatori da tenere d'occhio.
Squadra A
La Squadra A ha mostrato una solida performance nella stagione corrente, con una serie di vittorie consecutive che li hanno portati in cima alla classifica. Il loro attacco dinamico, guidato dall'attaccante principale Luca Rossi, ha segnato più della metà dei gol del gruppo.
Squadra B
Conosciuta per la loro difesa impenetrabile, la Squadra B ha mantenuto la porta inviolata in diverse occasioni. Il loro capitano, Marco Bianchi, è stato fondamentale nel fornire leadership e esperienza sul campo.
Squadra C
Anche se hanno avuto un inizio difficile, la Squadra C ha mostrato miglioramenti significativi nelle ultime settimane. La loro strategia di gioco è stata rivista per sfruttare meglio il talento dei giovani giocatori.
Previsioni di Scommesse Esperte
Fare scommesse informate può migliorare notevolmente le tue possibilità di successo. Basandoci su analisi dettagliate delle prestazioni delle squadre e delle statistiche storiche, forniamo previsioni affidabili per aiutarti a prendere decisioni migliori.
Come Leggere le Previsioni di Scommesse
- Pronostico Partita: Indica il risultato più probabile basato sulle nostre analisi.
- Marcatori Probabili: Elenco dei giocatori più probabili a segnare in una partita.
- Total Goals Over/Under: Predizione se il numero totale di gol in una partita supererà o sarà inferiore a un certo limite.
- Bonus Consigliati: Offerte promozionali che potrebbero essere vantaggiose per scommettitori specifici.
Esempio di Previsione di Scommessa
- Squadra A vs Squadra B:
- Pronostico Partita: Vittoria Squadra A (1.75)
- Marcatori Probabili: Luca Rossi (Squadra A), Giorgio Verdi (Squadra B)
- Total Goals Over/Under: Over (2.5) a quota (1.80)
- Bonus Consigliati: Bonus deposito fino al 100% su nuove iscrizioni presso bookmaker X.
- Squadra C vs Squadra D:
- Pronostico Partita: Pareggio (3.10)
- Marcatori Probabili: Andrea Neri (Squadra C), Matteo Ferraro (Squadra D)
- Total Goals Over/Under: Under (2.5) a quota (1.90)
- Bonus Consigliati: Bonus primo deposito fino al €50 presso bookmaker Y.
Tendenze e Statistiche Storiche
L'analisi delle tendenze storiche può offrire preziosi spunti su come le squadre potrebbero comportarsi in futuro. Esaminiamo alcune statistiche chiave che influenzano le performance delle squadre nella competizione.
Tendenze Storiche Chiave
<|repo_name|>mikejgalloway/Statistical-Modeling<|file_sep|>/final_project/predictor.Rmd
---
title: "Predictor"
author: "Mike Galloway"
date: "11/25/2018"
output:
html_document:
toc: true
toc_depth: '2'
toc_float:
collapsed: false
smooth_scroll: false
---
{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(tidyverse)
library(magrittr)
library(tidytext)
library(broom)
library(textdata)
library(caret)
library(wordcloud)
# Setup
## Read the data
{r}
df <- read_csv("Data/Data.csv")
## Clean up the data
### Get rid of any NA's
{r}
df %<>% drop_na()
### Convert all text to lower case
{r}
df %<>% mutate_at(vars(title,body), tolower)
### Remove punctuation
{r}
df %<>% mutate_at(vars(title,body), str_replace_all,"[[:punct:] ]"," ")
### Split the data into training and testing sets
{r}
set.seed(111)
training_index <- createDataPartition(df$score,
p = .7,
list = FALSE)
train <- df[training_index,]
test <- df[-training_index,]
# Model fitting
## Fit the baseline model
{r}
baseline_model <- lm(score ~ . -title -body,
data = train)
## Fit models with different word counts for title and body
### Set up the grid for the model fitting process
{r}
grid <- expand.grid(title_word_count = seq(1,10),
body_word_count = seq(1,20))
### Get rid of the ones we know won't work from earlier experimentation
{r}
grid %<>% filter(!(title_word_count == body_word_count &
title_word_count >5) |
!(title_word_count == body_word_count &
title_word_count >8) |
!(body_word_count == title_word_count +
c(0,-1,-2)) |
!(body_word_count == title_word_count +
c(-1,-2,-3,-5)) |
!(title_word_count == body_word_count -
c(-1,-2,-3)) |
!(body_word_count == title_word_count *
c(1,2)))
### Add columns to the grid that will store the RMSEs for each combination of word counts
{r}
grid %<>% mutate(rmse_train = NA,
rmse_test = NA)
### Fit all the models and compute their RMSEs
#### Define a function to compute RMSEs for each model and fill them into the grid
{r}
compute_rmse <- function(title_wc,body_wc){
grid[which(grid$title_word_count == title_wc &
grid$body_word_count == body_wc),] %>%
mutate(rmse_train = sqrt(mean((train %>%
select(score,title,body) %>%
unnest_tokens(word,title) %>%
count(word) %>%
top_n(title_wc,"n") %>%
select(word) %>%
inner_join(train %>%
select(score,title,body) %>%
unnest_tokens(word,body) %>%
count(word) %>%
top_n(body_wc,"n") %>%
select(word)) %>%
inner_join(train %>%
select(score,title,body) %>%
unnest_tokens(word,title,body) %>%
count(title_id,body_id,score,title,body,
word) %>%
group_by(title_id,body_id,score,title,body,
word) %>%
summarise(n = n()) %>%
ungroup() %>%
group_by(title_id,body_id,score,title,body) %>%
summarise(n = sum(n())) %>%
ungroup() %>%
select(-title_id,-body_id,-title,-body) %>%
inner_join(train %>%
select(score,title,body) %>%
unnest_tokens(word,title) %>%
count(word)%>%
top_n(title_wc,"n") %>%
select(word)) %>%
inner_join(train %>%
select(score,title,body) %>%
unnest_tokens(word,body)%>%
count(word)%>%
top_n(body_wc,"n")%>%
select(word))) %>%
spread(key = word,value = n)%>% replace_na(list(everything()=0)) %>%
select(-score,-title,-body)%>% as.matrix() %>%
predict(baseline_model,newdata = .)%>% resid())^2)))
grid[which(grid$title_word_count == title_wc &
grid$body_word_count == body_wc),] %>%
mutate(rmse_test = sqrt(mean((test %>%
select(score,title,body)%>%
unnest_tokens(word,title)%>%
count(word)%>%
top_n(title_wc,"n")%>%
select(word)%>%
inner_join(test %>%
select(score,title,body)%>%
unnest_tokens(word,body)%>%
count(word)%>%
top_n(body_wc,"n")%>%
select(word))%>% inner_join(test %>%
select(score,title,body)%>%
unnest_tokens(word,title,body)%>%
count(title_id,body_id,score,
title,body,
word)%>%
group_by(title_id,body_id,score,
title,body,
word)%>%
summarise(n=n())%>%
ungroup()%>%
group_by(title_id,body_id,score,
title,body)%>%
summarise(n=sum(n()))%>%
ungroup()%>%
select(-title_id,-body_id,-title,-body)%>%
inner_join(test %>%
select(score,title,body)%>%
unnest_tokens(word,title)%>%
count(word)%>%
top_n(title_wc,"n")%>%
select(word))%>%
inner_join(test %>%
select(score,title,body)%>%
unnest_tokens(word,body)%>%
count(word)%>%
top_n(body_wc,"n")%>%
select(word)))%>% spread(key=word,value=n)%>% replace_na(list(everything()=0))%>%
select(-score,-title,-body)%>% as.matrix()%>% predict(baseline_model,newdata=. )%->resid())^2)))
return(grid)
}
#### Apply the function to each combination of word counts
{r}
grid <- apply(grid,c(1,2),function(x){
compute_rmse(x[1],x[2])
})
### Save the best model for later use
{r}
best_model <- train %>%
unnest_tokens(word,title) %>%
count(word) %>%
top_n(6,"n") %>%
select(word) %>%
inner_join(train %>%
unnest_tokens(word,body) %>%
count(word) %>%
top_n(19,"n") %>%
select(word)) %>%
inner_join(train %%
unnest_tokens(word,title,body) %%
count(title_id,bobyd_id,score,title,
body,
word) %%
group_by(title_id,bobyd_id,score,
title,
body,
word) %%
summarise(n=n()) %%
ungroup() %%
group_by(title_id,bobyd_id,score,
title,
body) %%
summarise(n=sum(n())) %%
ungroup() %%
select(-title_id,-bobyd_id,-title,-body)
)
best_model <- best_model$word
# Results
## The best model based on RMSE on the test set was:
### `r grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"]` using `r grid[which.min(grid$rmse_test),"title_word_count"]` words from the title and `r grid[which.min(grid$rmse_test),"body_word_count"]` words from the body.
## The best model based on RMSE on the training set was:
### `r grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"]` using `r grid[which.min(grid$rmse_train),"title_word_count"]` words from the title and `r grid[which.min(grid$rmse_train),"body_word_count"]` words from the body.
## The best model based on RMSE on both training and test sets was:
### `r min(grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"],grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"])` using `r grid[which(min(grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"],grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"]) == grid$rmse_train | min(grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"],grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"]) == grid$rmse_test ,"title_word_count"])` words from the title and `r grid[which(min(grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"],grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"]) == grid$rmse_train | min(grid[which.min(grid$rmse_train),"rmse_train"],grid[which.min(grid$rmse_test),"rmse_test"]) == grid$rmse_test ,"body_word_count"])` words from the body.
# Analysis of results
## Plotting RMSE vs number of words used from each source
### Training set results:
#### Plot of RMSE vs number of words used from each source for training set.
{r}
ggplot(data.frame(t(data.frame(sapply(seq(0,length(unique(grid$title_word_count))),
function(x){mean(
grid[tail(which(is.na(
apply(as.matrix(
as.data.frame(sapply(seq(x*length(unique(
grid$body_word_count)),
x*length(unique(
grid$body_word_count))+length(unique(
grid$body_word_count))-1,
length(unique(
grid$body_word_count))
))))),
apply(as.matrix(
as.data.frame(sapply(seq(x*length(unique(
grid$body_word_count)),
x*length(unique(
grid$body_word_count))+length(unique(
grid$body_word_count))-1,
length(unique(
grid$body_word_count))
))))),
"NA"),
"FALSE"),c("title_word_count","body_word_count")]) ,
"RMSE_TRAIN")]))) ,
var=rep(c("Title Word Count","Body Word Count"),
each=length(unique(c(grid$title_word_count))))),
aes(x=Var1,y=Freq,var)) +
geom_point(size=3,aes(color=var)) +
labs(y="RMSE",
x="Number of Words Used",
color="Source")
#### Plot of change in RMSE vs number of words used from each source for training set.
{r}
ggplot(data.frame(t(data.frame(sapply(seq(0,length(unique(grid$title_word_count))),
function(x){mean(
c(NA,
diff(abs(diff(
c(as.numeric(
tail(which(is.na(
apply(as.matrix(
as.data.frame(sapply(seq(x*length(unique(
grid$body_word_count)),
x*length(unique(
grid$body_word_count))+length(unique(
grid$body_word_count))-1,
length(unique(
grid$body_word_count
