Модель прогнозирования результатов хоккейных матчей на основе методов машинного обучения

Код на яп Python примерный план Введение - Вступление; Актуальность; Цель и задачи; Обзор литературы Основные понятия и термины - Определение и классификация методов машинного обучения; Основные понятия и метрики в хоккейных матчах Сбор и предварительная обработка данных - Источники данных о хоккейных матчах; Структурирование и хранение данных; Предварительная обработка данных Методы машинного обучения для прогнозирования результатов Построение модели прогнозирования результатов хоккейных матчей: Выбор и обоснование метода прогнозирования(здесь нельзя использовать просто один из существующих методов машинного обучения, как минимум ансамбль) Выбор и обоснование признаков для модели Разделение данных на обучающую и тестовую выборки Обучение модели Оценка и интерпретация результатов модели Экспериментальное исследование Описание экспериментальной среды Подготовка данных для эксперимента Проведение эксперимента Анализ и интерпретация результатов Результаты Сравнение результатов с другими методами прогнозирования Обсуждение достоинств и недостатков разработанной модели Возможные области применения модели Заключение Подведение итогов исследования Выводы и рекомендации по дальнейшим исследованиям Список литературы Приложения