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.
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.
