¡Descubre el Grupo H de la Bundesliga Sub-19: Partidos y Predicciones para Mañana!
La emoción del fútbol juvenil está en su punto álgido mientras nos adentramos en la primera fase del Grupo H de la Bundesliga Sub-19. Con equipos que muestran un talento impresionante y una competitividad feroz, los fanáticos del fútbol tienen mucho de qué emocionarse. En este análisis detallado, exploraremos los enfrentamientos programados para mañana, ofreciendo predicciones expertas y consejos de apuestas para ayudarte a aprovechar al máximo las oportunidades.
Programación de Partidos para Mañana
El día comienza con una serie de encuentros emocionantes que prometen ser un verdadero espectáculo. Aquí tienes el desglose de los partidos programados para mañana en el Grupo H:
- Partido 1: FC Bayern Munich U19 vs. VfL Wolfsburg U19
- Partido 2: Borussia Dortmund U19 vs. RB Leipzig U19
- Partido 3: TSG 1899 Hoffenheim U19 vs. SC Freiburg U19
Análisis Detallado del Partido: FC Bayern Munich U19 vs. VfL Wolfsburg U19
El primer enfrentamiento del día es entre dos gigantes del fútbol alemán, FC Bayern Munich y VfL Wolfsburg. Ambos equipos han mostrado una preparación impecable durante la fase de grupos, pero ¿quién saldrá victorioso en este duelo crucial?
Evaluación del Equipo: FC Bayern Munich U19
El equipo juvenil del Bayern Munich ha sido una fuerza dominante en la Bundesliga Sub-19. Con una mezcla de talento local y jugadores internacionales, su estilo de juego es agresivo y bien estructurado.
- Fuerzas: Ataque rápido, sólida defensa, excelente control del balón.
- Débil: Puede ser vulnerable a contraataques rápidos debido a su estilo ofensivo.
Evaluación del Equipo: VfL Wolfsburg U19
VfL Wolfsburg ha mostrado un crecimiento impresionante, destacando por su juventud y energía. Su capacidad para mantener la posesión y crear oportunidades de gol es notable.
- Fuerzas: Juego colectivo, buen manejo bajo presión.
- Débil: Falta de experiencia en situaciones críticas.
Predicción del Partido
Dada la fortaleza ofensiva del Bayern Munich y la juventud del equipo de Wolfsburg, se espera que el partido termine con una victoria ajustada para el Bayern Munich. Sin embargo, Wolfsburg podría sorprendernos con un gol inesperado.
Consejos de Apuestas
- Ganador: FC Bayern Munich - Oportunidad favorable debido a su consistencia.
- Total de Goles: Más de 2.5 - El partido podría ser abierto con múltiples goles.
Análisis Detallado del Partido: Borussia Dortmund U19 vs. RB Leipzig U19
El segundo partido es un enfrentamiento entre dos equipos conocidos por su estilo dinámico y ofensivo. Borussia Dortmund y RB Leipzig buscan asegurar su posición en la parte superior de la tabla.
Evaluación del Equipo: Borussia Dortmund U19
Borussia Dortmund ha estado en buena forma, mostrando una ofensiva letal y una defensa sólida.
- Fuerzas: Creatividad en ataque, transiciones rápidas.
- Débil: A veces pierde concentración defensiva.
Evaluación del Equipo: RB Leipzig U19
RB Leipzig es conocido por su enfoque táctico y disciplinado. Su capacidad para adaptarse a diferentes estilos de juego es uno de sus mayores activos.
- Fuerzas: Disciplina táctica, buena cobertura defensiva.
- Débil: Necesita mejorar en la finalización de oportunidades.
Predicción del Partido
Borussia Dortmund tiene la ventaja con su ataque más experimentado, pero Leipzig podría igualar el marcador gracias a su estrategia bien planificada.
Consejos de Apuestas
- Ganador: Empate - Ambos equipos tienen un alto potencial ofensivo.
- Total de Goles: Menos de 2.5 - La defensa podría ser más fuerte que el ataque.
Análisis Detallado del Partido: TSG 1899 Hoffenheim U19 vs. SC Freiburg U19
Cerrando el día, TSG Hoffenheim y SC Freiburg se enfrentan en un partido que podría definir sus posiciones finales en el grupo.
Evaluación del Equipo: TSG 1899 Hoffenheim U19
Hoffenheim ha demostrado ser consistente durante toda la temporada, con un juego bien organizado y efectivo.
- Fuerzas: Buen control del mediocampo, precisión en los pases.
- Débil: Falta de velocidad en las bandas laterales.
Evaluación del Equipo: SC Freiburg U19
Freiburg ha mostrado momentos brillantes pero necesita ser más constante para asegurar victorias regulares.
- Fuerzas: Resiliencia mental, buen juego aéreo.
- Débil: Problemas con la precisión en tiros libres y penales.
Predicción del Partido
TSG Hoffenheim podría llevarse la victoria gracias a su mejor rendimiento general durante la temporada, aunque Freiburg no dejará escapar fácilmente puntos valiosos.
Consejos de Apuestas
- Ganador: TSG Hoffenheim - Mayor consistencia durante la temporada.
- Total de Goles: Exactamente 1 - Un partido táctico con pocas oportunidades claras.
Tendencias Generales y Estrategias para Apuestas Exitosas
<|repo_name|>david-hartley/titanic<|file_sep|>/src/analysis.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from . import DATA_DIR
def plot_crosstab(dataframe):
"""Plot the crosstab of categorical variables."""
cross = pd.crosstab(dataframe['Sex'], dataframe['Survived'])
print(cross)
cross.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()
def plot_age_hist(dataframe):
"""Plot the histogram of ages."""
dataframe['Age'].plot(kind='hist', bins=50)
plt.show()
def plot_correlation_heatmap(dataframe):
"""Plot the correlation heatmap."""
corrmat = dataframe.corr()
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
plt.show()
def plot_missing_values_heatmap(dataframe):
"""Plot the heatmap for missing values."""
missing = dataframe.isnull().sum(axis=0).reset_index()
missing.columns = ['variable', 'missing_count']
missing = missing[missing['missing_count'] > 0]
missing = missing.sort_values(by='missing_count')
flip_missing = missing.sort_values(by='missing_count', ascending=False)
flip_missing['percent_missing'] = flip_missing['missing_count'] / len(dataframe) * 100
flip_missing_melt = pd.melt(flip_missing, id_vars=['variable'], value_vars=['percent_missing'])
plt.figure(figsize=(12,6))
sns.barplot(x='variable', y='value', data=flip_missing_melt)
plt.xticks(rotation='vertical')
plt.show()
def plot_num_embark(dataframe):
"""Plot the number of passengers per embarkation point."""
dataframe['Embarked'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
def plot_num_siblings_spouses(dataframe):
"""Plot the number of passengers with siblings/spouses aboard."""
dataframe['SibSp'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.show()
def plot_num_parents_children(dataframe):
"""Plot the number of passengers with parents/children aboard."""
dataframe['Parch'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.show()
def plot_num_class(dataframe):
"""Plot the number of passengers per class."""
dataframe['Pclass'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.show()
def plot_num_sex(dataframe):
"""Plot the number of male/female passengers."""
dataframe['Sex'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
def plot_num_survived(dataframe):
"""Plot the number of survivors/non-survivors."""
dataframe['Survived'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.show()
<|file_sep|># Titanic
This is an analysis and predictive modelling exercise on the famous Titanic dataset.
The goal is to predict which passengers survived the disaster.
## Analysis
The dataset contains information about passengers aboard Titanic on April 15th, 1912.
Firstly I performed some basic exploratory data analysis (EDA) to get an understanding of what variables we have and how they are distributed.
I also looked for any correlations between variables and plotted heatmaps for missing values.
### Feature Engineering
After EDA I performed some feature engineering to prepare my data for modelling.
Some features were removed due to high missing values or low variance.
I also created new features based on existing ones (e.g., family size).
### Modelling
I used two machine learning models for this project:
1. Logistic Regression
2. Random Forest Classifier
I first split my data into training and test sets and then performed hyperparameter tuning using GridSearchCV.
I evaluated my models using k-fold cross validation on the training set.
I chose accuracy as my evaluation metric since it is easy to understand.
## Results
Both models performed well with accuracies above 80% on the test set.
The random forest classifier performed slightly better than logistic regression.
## References
- [Titanic: Machine Learning from Disaster](https://www.kaggle.com/c/titanic) (Kaggle competition)
- [Kaggle Kernel](https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions) by [StartupSci](https://www.kaggle.com/startupsci)
<|repo_name|>david-hartley/titanic<|file_sep|>/src/preprocessing.py
import numpy as np
import pandas as pd
def remove_features(df):
"""Remove features from dataframe that aren't useful."""
drop_cols = ['Name', 'Ticket', 'Cabin']
df.drop(drop_cols, axis=1, inplace=True)
def fill_na_with_mean(df):
"""Fill NaN values with mean for numerical columns."""
numerical_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
for col in numerical_cols:
df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)
def fill_na_with_mode(df):
"""Fill NaN values with mode for categorical columns."""
categorical_cols = df.select_dtypes(exclude=[np.number]).columns.tolist()
for col in categorical_cols:
df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
def encode_categorical_features(df):
"""Encode categorical features using one-hot encoding."""
categorical_cols = df.select_dtypes(exclude=[np.number]).columns.tolist()
df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_cols)
return df
def drop_low_variance_features(df):
"""Drop features with low variance."""
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
var_thresholder = VarianceThreshold(threshold=0)
var_thresholder.fit(df)
var_cols_to_drop = df.columns[var_thresholder.variances_ == 0].tolist()
df.drop(var_cols_to_drop, axis=1, inplace=True)
def create_new_features(df):
"""Create new features based on existing ones."""
df['FamilySize'] = df['SibSp'] + df['Parch'] + 1
df['IsAlone'] = (df['FamilySize'] == 1).astype(int)
def preprocess_data(df):
remove_features(df)
fill_na_with_mean(df)
fill_na_with_mode(df)
df = encode_categorical_features(df)
drop_low_variance_features(df)
create_new_features(df)
return df
<|repo_name|>david-hartley/titanic<|file_sep|>/src/main.py
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import KFold
from . import DATA_DIR
from . import preprocessing
from . import analysis
# Load data into pandas dataframes
train_df = pd.read_csv(DATA_DIR / 'train.csv')
test_df = pd.read_csv(DATA_DIR / 'test.csv')
# Perform EDA and visualizations
analysis.plot_crosstab(train_df)
analysis.plot_age_hist(train_df)
analysis.plot_correlation_heatmap(train_df)
analysis.plot_missing_values_heatmap(train_df)
analysis.plot_num_embark(train_df)
analysis.plot_num_siblings_spouses(train_df)
analysis.plot_num_parents_children(train_df)
analysis.plot_num_class(train_df)
analysis.plot_num_sex(train_df)
analysis.plot_num_survived(train_df)
# Preprocess data for modelling
X_train_full = preprocessing.preprocess_data(train_df.drop('Survived', axis=1))
y_train_full = train_df['Survived']
# Split data into training and test sets (70/30 split)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train_full,
y_train_full,
test_size=0.3,
random_state=42)
# Perform hyperparameter tuning using GridSearchCV for Logistic Regression model
param_grid_lr = {'C': [0.01, 0.1, 1], 'penalty': ['l1', 'l2']}
grid_search_lr = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid_lr,
cv=5,
scoring='accuracy')
grid_search_lr.fit(X_train_full,y_train_full)
# Evaluate performance using k-fold cross validation on training set
kfold_lr = KFold(n_splits=10,
shuffle=True,
random_state=42)
scores_lr = []
for train_idx,test_idx in kfold_lr.split(X_train,y_train):
X_cv_train,X_cv_test=X_train.iloc[train_idx],X_train.iloc[test_idx]
y_cv_train,y_cv_test=y_train.iloc[train_idx],y_train.iloc[test_idx]
logreg_model=LogisticRegression(C=grid_search_lr.best_params_['C'],
penalty=grid_search_lr.best_params_['penalty'])
logreg_model.fit(X_cv_train,y_cv_train)
preds=logreg_model.predict(X_cv_test)
score_lr=accuracy_score(y_cv_test,preds)*100
scores_lr.append(score_lr)
print("Logistic Regression Mean CV Accuracy:", np.mean(scores_lr))
# Fit model on entire training set using best hyperparameters found from GridSearchCV
logreg_model_final=LogisticRegression(C=grid_search_lr.best_params_['C'],
penalty=grid_search_lr.best_params_['penalty'])
logreg_model_final.fit(X_train_full,y_train_full)
# Make predictions on test set and calculate accuracy score
logreg_preds=logreg_model_final.predict(X_test)
score_logreg_final=accuracy_score(y_test,
logreg_preds)*100
print("Logistic Regression Final Test Set Accuracy:", score_logreg_final)
# Perform hyperparameter tuning using GridSearchCV for Random Forest Classifier model
param_grid_rf={'n_estimators':[10,50],
'max_depth':[5,None],
'max_features':['sqrt','log2'],
'min_samples_split':[2],
'min_samples_leaf':[1]}
grid_search_rf=GridSearchCV(RandomForestClassifier(),
param_grid_rf,
cv=5,
scoring='accuracy')
grid_search_rf.fit(X_train_full,y_train_full)
# Evaluate performance using k-fold cross validation on training set
kfold_rf=KFold(n_splits=10,
shuffle=True,
random_state=42)
scores_rf=[]
for train_idx,test_idx in kfold_rf.split(X_train,y_train):
X_cv_train,X_cv_test=X_train.iloc[train_idx],X_train.iloc[test_idx]
y_cv_train,y_cv_test=y_train.iloc[train_idx],y_train.iloc[test_idx]
rf_model=RandomForestClassifier(n_estimators=
