Cricombo के बारे में
प्रेडिक्शन के कौन-से तरीके हैं?
इस प्रोजेक्ट का पूरा विचार यही था कि मैं किसी एक प्रेडिक्शन तरीके पर निर्भर नहीं रहना चाहता था। अलग-अलग तरीके अलग-अलग ढंग से गलती करते हैं, इसलिए मैं कई तरीकों को साथ-साथ चलाता हूँ — इससे यह देखना आसान होता है कि वे कहाँ सहमत हैं और कहाँ नहीं, और ऐसे पैटर्न भी पकड़ में आते हैं जिन्हें कोई अकेला तरीका चूक जाता:
- ML — पुराने मैचों के डेटा पर प्रशिक्षित ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडलों का समूह (ensemble)।
- AI 1 — लार्ज लैंग्वेज मॉडल #1।
- AI 2 — लार्ज लैंग्वेज मॉडल #2।
- गणित (Math) — डेटासेट के ऐतिहासिक पैटर्न से बना एक तय नियमों वाला मॉडल।
- बुकमेकर (Books) — ख़ुद बुकमेकर बाज़ार: मैच से पहले के ऑड्स से बुकमेकर का मार्जिन हटाकर निकाली गई संभावनाएँ (implied probabilities)।
बुकमेकर की भूमिका बाकी चार से अलग है। यह अपने आप कोई प्रेडिक्शन नहीं करता — यह सिर्फ़ बाज़ार है, और मैं इसे एक पैमाने की तरह रखता हूँ। बुकमेकर के ऑड्स में पहले से ही बहुत सारी जानकारी शामिल होती है, इसलिए अगर मेरा कोई तरीका लंबे समय में इस आँकड़े को नहीं हरा पाता, तो मेरे हिसाब से वह अपनी जगह का हक़दार नहीं है।
यह कैसे काम करता है?
सब कुछ 9,000 से ज़्यादा T20 मैचों के डेटासेट पर टिका है। मैच, स्कोरकार्ड और लाइनअप का डेटा Sportmonks से आता है। ऑड्स मैं ख़ुद कुछ बड़े बुकमेकर्स से, हर मैच से ठीक पहले, जुटाता हूँ।
हर मैच के लिए मैं लगभग 20 फ़ीचर निकालता हूँ। इनमें से कुछ का वज़न बाकियों से ज़्यादा है। ELO रेटिंग सबसे ज़्यादा काम करती है, और नेट रन रेट और पॉइंट्स टेबल में दोनों टीमों की स्थिति पर भी मैं काफ़ी भरोसा करता हूँ। हाल की फ़ॉर्म और आमने-सामने का रिकॉर्ड भी इसमें शामिल होते हैं। फिर ख़ुद लाइनअप है — घोषित प्लेइंग XI असल में कितनी मज़बूत है, और हर टीम पारी के अलग-अलग चरणों में आमतौर पर कैसा खेलती रही है।
ML और AI तरीके इन सबसे जीत के पैटर्न सीखते हैं; गणित मॉडल वही आँकड़े नियमों के एक तय सेट से गुज़ारता है।
आने वाले मैच के लिए मैं पहले से बिल्कुल वही फ़ीचर तैयार करता हूँ, और प्रेडिक्शन तभी चलाता हूँ जब प्लेइंग XI और टॉस पता चल जाएँ — ताकि कोई भी तरीका ऐसे लाइनअप पर अंदाज़ा न लगाए जिसकी अभी पुष्टि नहीं हुई है।
इसके बाद हर तरीका दोनों टीमों को जीत की संभावना देता है और अपनी पसंद की टीम चुनता है।
नतीजे
हर प्रेडिक्शन मैच शुरू होने से पहले जारी हुआ, और सिर्फ़ टॉस और प्लेइंग XI की पुष्टि के बाद।
इन्हें परखने के लिए मैंने हर तरीके से उसकी चुनी हुई टीम पर 1,000 यूनिट का एक-समान दाँव लगवाया। पूरे सीज़न नियम एक जैसे रखे — न कोई फेरबदल, न असुविधाजनक नतीजों को हटाना।
पारदर्शिता और ट्रैक रिकॉर्ड
हर प्रेडिक्शन का हिसाब अंतिम नतीजे से होता है — चुनी हुई टीम जीती तो जीत, नहीं जीती तो हार, और अगर मैच रद्द हुआ या कोई फ़ैसला नहीं निकला तो नो-रिज़ल्ट। नो-रिज़ल्ट किसी भी तरफ़ नहीं गिने जाते।
मैं मुख्य मैच प्रेडिक्शन को ट्रैक करता हूँ: कौन जीतेगा। सटीकता (Accuracy) बस चुनी गई अवधि में तय हुए प्रेडिक्शन में से सही निकले प्रेडिक्शन का हिस्सा है; ROI% वह है जो एक-समान दाँव उन ऑड्स पर लौटाता, जो प्रेडिक्शन जारी होने के समय बाज़ार में थे।
आँकड़े बेहतर दिखाने के लिए मैं पुराने प्रेडिक्शन न मिटाता हूँ, न उनकी तारीख़ बदलता हूँ। आप जो देख रहे हैं, वह उस अवधि का पूरा रिकॉर्ड है — जीत के साथ हार भी — और हर मैच ख़त्म होने पर अपडेट होता है।
उतार-चढ़ाव के बारे में
असली बढ़त भी थोड़े समय के उतार-चढ़ाव (variance) से अछूती नहीं रहती। यहाँ जो दिख रहा है, वह मैचों की लंबी शृंखला में टिकने के लिए है — यह किसी एक मैच का विजेता नहीं बताएगा, और अब तक का अच्छा रिकॉर्ड आगे भी वैसा ही रहने की गारंटी नहीं है।
सिर्फ़ सार्वजनिक डेटा
मैं जो कुछ भी इस्तेमाल करता हूँ, वह सार्वजनिक है — पिछले नतीजे, टीमों के घोषित लाइनअप, टॉस और बाज़ार के ऑड्स। इसमें कहीं भी कोई अंदरूनी या निजी जानकारी नहीं है। जो भी बढ़त है, वह इसी सार्वजनिक जानकारी को कई तरीकों से जोड़ने से आती है, न कि कुछ ऐसा देखने से जो किसी और को न दिखे।
ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल
Cricombo जानकारी और मनोरंजन के लिए है। यह सट्टेबाज़ी की सलाह नहीं है और किसी चीज़ की गारंटी नहीं देता। अगर आप दाँव लगाते हैं, तो सिर्फ़ वहीं जहाँ यह क़ानूनी हो, सिर्फ़ तभी जब आपकी उम्र इसकी इजाज़त दे, और सिर्फ़ उतने पैसों से जिन्हें खोने से आपको फ़र्क़ न पड़े।