Code snippet:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
# Données fictives pour les 5 dernières confrontations face à face et les scores exacts des équipes
confrontations = np.array([[2, 1], [1, 0], [3, 2], [2, 2], [2, 3]])
scores_equipe_1 = np.array([2, 1, 3, 2, 2])
scores_equipe_2 = np.array([1, 0, 2, 2, 3])
# Créer le modèle de régression linéaire
modele_lineaire = LinearRegression()
modele_lineaire.fit(confrontations, scores_equipe_1)
# Créer le modèle de régression des k plus proches voisins
modele_knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
modele_knn.fit(confrontations, scores_equipe_1)
# Prédire le score exact du prochain match en utilisant le modèle de régression linéaire
prochaine_confrontation = np.array([[2, 2]])
score_pred_equipe_1_lineaire = modele_lineaire.predict(prochaine_confrontation)
score_pred_equipe_2 = np.mean(scores_equipe_2)
# Prédire le score exact du prochain match en utilisant le modèle de régression des k plus proches voisins
score_pred_equipe_1_knn = modele_knn.predict(prochaine_confrontation)
# Déterminer le vainqueur ou s'il y a un match nul en utilisant le modèle de régression linéaire
vainqueur_lineaire = (
"Équipe 1"
if score_pred_equipe_1_lineaire > score_pred_equipe_2
else (
"Équipe 2"
if score_pred_equipe_1_lineaire < score_pred_equipe_2
else "Match nul"
)
)
# Déterminer le vainqueur ou s'il y a un match nul en utilisant le modèle de régression des k plus proches voisins
vainqueur_knn = (
"Équipe 1"
if score_pred_equipe_1_knn > score_pred_equipe_2
else ("Équipe 2" if score_pred_equipe_1_knn < score_pred_equipe_2 else "Match nul")
)
# Afficher les prédictions de score et les vainqueurs pour les deux modèles
print(
"Score prédit pour le prochain match en utilisant le modèle de régression linéaire"
f" : Équipe 1 {int(score_pred_equipe_1_lineaire[0])} - Équipe 2"
f" {int(score_pred_equipe_2)}"
)
print(
"Vainqueur prédit en utilisant le modèle de régression linéaire :"
f" {vainqueur_lineaire}"
)
print(
"Score prédit pour le prochain match en utilisant le modèle de régression des k"
f" plus proches voisins : Équipe 1 {int(score_pred_equipe_1_knn[0])} - Équipe 2"
f" {int(score_pred_equipe_2)}"
)
print(
"Vainqueur prédit en utilisant le modèle de régression des k plus proches voisins"
f" : {vainqueur_knn}"
)