Discussion :

[jkofr]

Bonjour,

J'ai réalisé un modèle de prédiction linéaire sur les courses hippiques.
Ce modèle est basé sur des calculs simples qui portent sur le x dernières performances de chaque cheval.

Chaque méthode de calcul donne une variable.
Chaque calcul effectué sur un cheval donne une ligne dans la variable.
Certaines variables sont décroissantes d'autres croissante.

Voici le tableau de quelques variables brutes.
Pour info ça correspond au quinte d'aujourd'hui le gagnant étant en rouge et les placés en bleu gras.
Pt = le partant
Le titre en gras est le nom de la variable.



Le modèle actuel se sert des ces variables de base pour définir des synthèses. Ce sont ces synthèses qui sont utilisées pour le jeux final.

Par la suite il m'est venu l'idée de pousser plus loin mon modèle et de me lancer dans de l'analyse combinatoire. C'est a dire tester tous les cas de figures et les réussites associés sur des combinaisons entre 5 variables. A ceci j'ai rajouté le nombre de lignes maxi (profondeur) puis les catégories de courses ... ET c'est ainsi que j'ai créé plus de 15 milliards de lignes dans ma base Oracle pour finalement ne rien pouvoir tirer (rapidement et facilement) de tout ce tas de données.

J'ai bien sur très vite abandonné car il m'a semblé que ce n'est pas la bonne méthode et aussi, pourquoi s'arrêter à 5 variables?
Une autre chose qui me dérangeait quelque peut est la dispersion des valeurs a l'intérieur des variables. J'ai donc normalisé ( avec l'aide de ce forum) les valeurs de chaque variable.

Ci dessous le même tableau mais normalisé cette fois avec un cadrage de 0 à 100. Toutes les variables sont a présent décroissantes.
C'est mieux, mais pas encore parfait.
En effet, y'a encore une trop grande inégalité dans la répartition des valeurs de certaines variables (cl, ct,...)



J'ai beaucoup entendu parle de l'IA et je pense que ça peut m'aider à résoudre mon problème.

Seulement voila, j'ai pas mal parcouru le forum sur l'IA et je ne vois pas quel algo utiliser. J'ai tout d'abord pensé au génétique mais je ne vois pas comment modéliser l'entrée du modèle. Le modèle Alpha - beta, et pathfinder me semblent aussi intéressants.

Si je pouvais avoir un coup de main, un point d'entré assez précis ça m'aiderai grandement.

Merci beaucoup pour votre aide.
jko

[wiztricks]

La question pourrait être de savoir quelle heuristisque ont pourrait essayer de tirer de tout ca et dans quel but.
- W

[jkofr]

Toutes celles pouvant conduire à trouver

- le gagnant potentiel
- un cheval qui peut se placer.

jko

[wiztricks]

est ce qu'il y a une certaine corrélation entre la valeur (des variables) et la performance en course?
- W

[jkofr]

Oui effectivement.

[jkofr]

Bonjour a tous,

Apres une nuit de reflexion, voici l'idee du matin

L'algo qui peut etre utilise est le genetique.

Si je prends les valeurs normalisees et que tries par ordre croissant sur le numero de partant, ca va donner ceci:



Maintenant, nous enlevons les num de partants et il ne nous reste plus que les valeurs.
Si on prend comme exemple l'informaticien en vacances, nous pouvons dire que a la place des villes, nous prenons la valeur.
Chaque ligne va donc representer un individu.

Pour l'evaluation, nous pouvons faire la somme des valeurs et la reussite de l'individu a gagner la course quand cette somme est + ou - une constante et
la reussite de l'individu a se placer quand cette somme est + ou - une constante.
Les regles de selection, croisement, mutation et autres peuvent etre je pense conservees.

Quel est votre avis ?

jko

[jkofr]

Je vais essayer de redecrire le systeme en ne prenant quelque variables:

Soit 5 variables nommes var1 a var5.
Chacune de ces 5 variables est calculee en utilisant la meme base: les 8 dernieres performences du cheval
Le resultat est un nombre. Pour une courses a 15 partants nous avons donc 15 nombres par variables.
Pour chaque variable, je trie ces nombres en decroissant.
Les meilleurs chevaux (en principe) portent les plus grandes valeurs.

Je souhaiterai analyser toutes mes valeurs en utilisant un moteur IA pour identifier

- le gagnant potentiel de la course
- ou un cheval succeptible de se placer.


J'ai env 20000 courses avec en moyenne 14 partants, ca fait 280000 lignes (donc chevaux).
Nous avons donc 280000 combinaisons des 5 variables enoncees.

Faire une analyse combinatoire sur ces 5 variables est possible, sauf qu'en realite j'en ai 58! La ce n'est plus possible.

Je sais pas si c'est asser clair.

N'hesitez pas a me poser vos questions.

Merci.

jko

[wiztricks]

Il y a un truc que je ne comprend pas.

Si on veut faire des pronostics pour la prochaine course, on utilise les performances des chevaux sur les 8 dernières courses.
=> Ce qui fait environ 15 x 8 x 58 = 6960 données.

Après on peut avoir un historique de 20000 courses mais tous les chevaux ne courent pas et en plus on ne s'interresse qu'aux 8 dernières courses effectuées par chaque cheval, ie au plus à 8 x 15 = 120 courses.

- W

[jkofr]

Hello,

En fait 15 * 58 Car les 8 dernieres performences sont utilisees pour calculer un nombre.

Exemple de calcul pour la variable Var1:
Nous avons les dernieres performence du cheval: 2a 5a 1a 4a 0a 3a 2a 1a
On transcrit:
2 + 5 + 1 + 4 + 0 + 3 + 2 + 1 = 18 / 8 = 20-2.25 = 18.5

Pour la Variable Var1 Chaque cheval porte une valeur, le tout est trie en decroissant.
Nous avons 58 variables avec une formule de calcul differente ce qui fait au total:
58 * 15 valeurs pour une courses a 15 partants.

jko

[wiztricks]

OK : je n'avais pas fait cette réduction dans mon calcul.
Si on reconsidère le problème posé, nous avons plus à gérer une base de donnée plutôt qu'à trouver une heuristique pour sortir des résultats d'une quantité astronomique de données.
Mais je n'ai peut être rien compris du tout.
- W

[wiztricks]

OK : je n'avais pas fait cette réduction dans mon calcul.
Si on reconsidère le problème posé, nous avons plus à gérer une base de donnée plutôt qu'à trouver une heuristique pour sortir des résultats d'une quantité astronomique de données.
Mais je n'ai peut être rien compris du tout.
- W

L'IA dans votre problème est votre modèle de régression linéaire.
Vous procédez par apprentissage inductif un tas de donné pour "prédire" en leur attrbuant un valeur qui va servir de repère pour le pronostic.
-W

[jkofr]

Oui, pour le moment c'est uniquement ça.

Je tire 5 synthèses des toutes ces valeurs et mes sélections pour le jeux se limitent au 3 premiers chevaux de chacune de ces synthèses.

Pensez-vous qu'un algo génétique peut être adéquat dans ce cas?

jko

[wiztricks]

un algorithme genetique procède par des opérations du type

• initialisation
• selection
• reproduction
• fin

qu'on applique a des sequences d'un alphabet qui a un nombre de positions assez réduit.
Et pour l'instant, je ne vois pas trop comment appliquer cela a votre description.
- W

[Alp]

Toute méthode d'apprentissage statistique ferait l'affaire non ?
Réseaux de neurones, SVMs ou autres.

Il suffira juste que tu étiquettes les valeurs : telles valeurs indiquent que tel cheval est gagnant, etc.

[wiztricks]

Toute méthode d'apprentissage statistique ferait l'affaire non ?

Une régression linéaire est déjà une méthode d'apprentissage 'statistique'. Je n'ai toujours pas compris l'intérêt ou les motivations pour en changer.

- W

[Alp]

Oui, la régression linéaire est tout à fait adaptée.
Je suis juste en plein dans un bouquin sur les SVM et les Réseaux de Neurones, faut m'excuser