Prossimi Incontri al Challenger di Istanbul
Il torneo Challenger di Istanbul in Turchia sta per vivere una giornata emozionante con incontri che promettono di essere intensi e pieni di azione. Molti fan del tennis, sia locali che internazionali, sono ansiosi di vedere le prestazioni dei loro giocatori preferiti. In questo articolo, analizziamo i match previsti per domani, offrendo anche alcune previsioni di scommessa basate sull'analisi degli esperti.
I Challenger rappresentano una pietra miliare importante nella carriera dei tennisti emergenti, offrendo loro l'opportunità di accumulare punti ATP e migliorare la loro posizione nel ranking mondiale. Istanbul, con il suo clima mite e le condizioni del campo favorevoli, è diventata una delle sedi preferite per questi tornei.
Match Principali di Domani
- Match 1: Il primo incontro vedrà sfidarsi due giovani promesse del tennis europeo. Entrambi i giocatori hanno mostrato un'ottima forma nelle qualificazioni, ma uno ha dimostrato una maggiore resistenza nei tie-break.
- Match 2: Un veterano del circuito Challenger affronterà un giovane talento turco. La sua esperienza potrebbe fare la differenza in una partita che si preannuncia equilibrata.
- Match 3: Due giocatori con stili molto diversi si sfideranno in un incontro che potrebbe essere deciso da chi avrà il miglior servizio.
Analisi Tecnica e Previsioni
Gli esperti di tennis hanno analizzato i precedenti incontri tra i giocatori per offrire delle previsioni più accurate. Ecco alcune delle osservazioni più interessanti:
Match 1: Analisi Tecnica
Il primo match sarà una battaglia tra due giocatori che eccellono in differenti superfici. Uno dei due ha un dritto potente ma a volte impreciso, mentre l'altro è noto per la sua capacità di risalire il campo con rapidità e precisione. Le statistiche indicano che il giocatore con il miglior tie-break potrebbe avere un vantaggio significativo.
Previsione Scommesse: Match 1
- Vincitore: Giocatore con il miglior tie-break (probabilità del 60%)
- Punteggio Finale: Over/Under pari a 7 games (Over favorito)
- Durata Partita: Under/Over a 2 ore (Under favorito)
Match 2: Analisi Tecnica
L'incontro tra il veterano e il giovane talento turco è atteso con grande interesse. Il veterano ha dimostrato di poter gestire bene la pressione nei momenti cruciali, mentre il giovane turco ha una buona resistenza fisica e una buona reattività sui colpi lunghi.
Previsione Scommesse: Match 2
- Vincitore: Veterano (probabilità del 55%)
- Punteggio Finale: Over/Under pari a 9 games (Over favorito)
- Durata Partita: Under/Over a 2 ore e mezza (Over favorito)
Match 3: Analisi Tecnica
In questo incontro, uno dei due giocatori ha dimostrato di avere un servizio eccezionale nelle ultime partite, mentre l'altro eccelle nel gioco di volée. La partita potrebbe essere decisa da chi riuscirà a mantenere la concentrazione nei momenti chiave.
Previsione Scommesse: Match 3
- Vincitore: Giocatore con il miglior servizio (probabilità del 58%)
- Punteggio Finale: Over/Under pari a 8 games (Over favorito)
- Durata Partita: Under/Over a 2 ore e un quarto (Under favorito)
Tendenze del Torneo
Nel corso del torneo, alcuni trend sono emersi chiaramente. I giocatori che riescono a mantenere alta la concentrazione nei momenti cruciali tendono ad avere maggior successo. Inoltre, chi riesce a gestire bene il ritmo della partita spesso riesce a imporre il proprio gioco agli avversari.
Suggerimenti per gli Appassionati
Gli appassionati di tennis possono seguire i match tramite le dirette streaming disponibili su diverse piattaforme. Inoltre, per chi è interessato alle scommesse, è consigliabile tenere d'occhio le quote aggiornate durante la giornata, poiché possono variare in base alle prestazioni dei giocatori.
Fattori Ambientali e Impatto sul Gioco
[0]: import pandas as pd
[1]: import numpy as np
[2]: import seaborn as sns
[3]: import matplotlib.pyplot as plt
[4]: from matplotlib import style
[5]: import plotly.express as px
[6]: from sklearn.model_selection import train_test_split
[7]: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
[8]: from sklearn.metrics import accuracy_score
[9]: from sklearn.metrics import classification_report
[10]: from sklearn.metrics import confusion_matrix
[11]: def plot_cm(y_true, y_pred):
[12]: # Compute confusion matrix
[13]: cm = confusion_matrix(y_true=y_true,
[14]: y_pred=y_pred)
[15]: # Create figure
[16]: fig = px.imshow(cm,
[17]: color_continuous_scale='RdBu',
[18]: labels=dict(x="Pred",
[19]: y="True",
[20]: color="Count"))
[21]: # Add labels to axes
[22]: fig.update_xaxes(
[23]: tickvals=np.arange(len(set(y_true))),
[24]: ticktext=[str(i) for i in set(y_true)])
[25]: fig.update_yaxes(
[26]: tickvals=np.arange(len(set(y_true))),
[27]: ticktext=[str(i) for i in set(y_true)])
[28]: # Add title
[29]: fig.update_layout(title_text="Confusion Matrix")
[30]: # Show figure
[31]: fig.show()
[32]: def plot_history(history):
[33]: plt.style.use('fivethirtyeight')
[34]: plt.figure(figsize=(12,6))
[35]: plt.subplot(1,2,1)
[36]: plt.plot(history.history['accuracy'])
[37]: plt.plot(history.history['val_accuracy'])
[38]: plt.title('Model Accuracy')
[39]: plt.ylabel('Accuracy')
[40]: plt.xlabel('Epoch')
[41]: plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
***** Tag Data *****
ID: function
description: This function computes and visualizes the confusion matrix using Plotly.
start line: 11
end line: 31
dependencies:
- type: Function
name: plot_cm
start line: 11
end line: 31
context description: The function 'plot_cm' is designed to take true and predicted
labels of a classification model and produce an interactive confusion matrix visualization.
algorithmic depth: 4
algorithmic depth external: N
obscurity: 3
advanced coding concepts: 4
interesting for students: 5
self contained: Y
************
## Challenging aspects
### Challenging aspects in above code
1. **Interactive Visualization**: The original code uses Plotly to create an interactive heatmap for the confusion matrix. This requires understanding how to use Plotly's API effectively and how to manipulate its parameters to get the desired visual output.
2. **Dynamic Labeling**: The code dynamically sets the axis labels based on the unique values in `y_true`. Handling dynamic inputs and ensuring that the visualization accurately reflects these inputs is non-trivial.
3. **Color Scaling**: Choosing an appropriate color scale (`RdBu` in this case) that effectively represents the data can be challenging. Understanding how different color scales affect the readability of the heatmap is crucial.
4. **Data Integrity**: Ensuring that the confusion matrix computation and subsequent visualization accurately reflect the input data without introducing any errors or misrepresentations.
### Extension
1. **Handling Multi-class and Binary Classification**: Extend the function to handle both binary and multi-class classification problems seamlessly.
2. **Normalization Options**: Provide options to normalize the confusion matrix by true class counts or predicted class counts.
3. **Custom Color Scales**: Allow users to pass custom color scales or choose from predefined sets of color scales.
4. **Annotations**: Add numerical annotations inside each cell of the heatmap for better clarity.
5. **Interactive Features**: Enhance interactivity by allowing users to hover over cells to see additional details or click on cells to drill down into more detailed metrics.
## Exercise
### Problem Statement
You are required to expand the functionality of the `plot_cm` function provided in [SNIPPET]. The enhanced function should include several new features while maintaining its current capabilities:
1. **Normalization Options**:
- Add an argument `normalize` that can take values `'true'`, `'pred'`, or `None`.
- If `'true'`, normalize by true class counts.
- If `'pred'`, normalize by predicted class counts.
- If `None`, do not normalize.
2. **Custom Color Scales**:
- Add an argument `color_scale` that allows users to pass custom color scales or choose from predefined options (`'RdBu'`, `'Viridis'`, `'Cividis'`).
3. **Annotations**:
- Add an argument `annotate` that when set to `True`, adds numerical annotations inside each cell of the heatmap.
4. **Handling Multi-class and Binary Classification**:
- Ensure that the function works seamlessly for both binary and multi-class classification problems.
5. **Interactive Features**:
- Allow users to hover over cells to see additional details such as percentages or raw counts.
### Requirements
1. Your solution should be efficient and handle large datasets gracefully.
2. Ensure that all new arguments have sensible default values.
3. Maintain the existing functionality of dynamic labeling based on unique values in `y_true`.
4. Include detailed docstrings explaining each parameter and its usage.
### [SNIPPET]
python
def plot_cm(y_true, y_pred):
# Compute confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_true=y_true,
y_pred=y_pred)
# Create figure
fig = px.imshow(cm,
color_continuous_scale='RdBu',
labels=dict(x="Pred",
y="True",
color="Count"))
# Add labels to axes
fig.update_xaxes(
tickvals=np.arange(len(set(y_true))),
ticktext=[str(i) for i in set(y_true)])
fig.update_yaxes(
tickvals=np.arange(len(set(y_true))),
ticktext=[str(i) for i in set(y_true)])
# Add title
fig.update_layout(title_text="Confusion Matrix")
# Show figure
fig.show()
## Solution
python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
import plotly.express as px
def plot_cm(y_true, y_pred, normalize=None, color_scale='RdBu', annotate=False):
"""
Plots an interactive confusion matrix using Plotly.
Parameters:
y_true (array-like): True labels.
y_pred (array-like): Predicted labels.
normalize (str or None): Normalization method ('true', 'pred', or None).
color_scale (str): Color scale for heatmap ('RdBu', 'Viridis', 'Cividis').
annotate (bool): Whether to add numerical annotations inside cells.
Returns:
None: Displays an interactive Plotly figure.
"""
cm = confusion_matrix(y_true=y_true,
y_pred=y_pred)
if normalize == 'true':
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
fmt = '.2f'
elif normalize == 'pred':
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=0)[np.newaxis, :]
fmt = '.2f'
else:
fmt = 'd'
fig = px.imshow(cm,
color_continuous_scale=color_scale,
labels=dict(x="Pred",
y="True",
color="Value"),
zmin=0 if normalize is None else None,
zmax=cm.max() if normalize is None else None)
tick_vals = np.arange(len(set(y_true)))
fig.update_xaxes(
tickvals=tick_vals,
ticktext=[str(i) for i in sorted(set(y_true))])
fig.update_yaxes(
tickvals=tick_vals,
ticktext=[str(i) for i in sorted(set(y_true))])
if annotate:
for i in range(cm.shape[0]):
for j in range(cm.shape[1]):
fig.add_annotation(
x=j,
y=i,
text=str(cm[i,j]),
showarrow=False,
font=dict(color="white" if cm[i,j] > cm.max() /2 else "black")
)
fig.update_layout(title_text="Confusion Matrix")
fig.show()
# Example usage:
# plot_cm(y_test, y_pred, normalize='true', color_scale='Viridis', annotate=True)
## Follow-up exercise
### Problem Statement
Building on your previous implementation of `plot_cm`, you are now required to extend it further with additional functionalities:
1. **Drill-down Feature**:
- Allow users to click on any cell of the confusion matrix to see more detailed metrics such as precision, recall, F1-score for that specific class combination.
2. **Save Functionality**:
- Add an option to save the interactive figure as an HTML file.
### Requirements
1. Implement a drill-down feature where clicking on any cell reveals detailed metrics.
2. Add an argument `save_as_html` that takes a file path string; if provided, save the figure as an HTML file at that location.
3. Ensure all previous functionalities remain intact and are compatible with these new features.
## Solution
python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
def plot_cm(y_true, y_pred, normalize=None, color_scale='RdBu', annotate=False, save_as_html=None):
"""
Plots an interactive confusion matrix using Plotly with advanced features.
Parameters:
y_true (array-like): True labels.
y_pred (array-like): Predicted labels.
normalize (str or None): Normalization method ('true', 'pred', or None).
color_scale (str): Color scale for heatmap ('RdBu', 'Viridis', 'Cividis').
annotate (bool): Whether to add numerical annotations inside cells.
save_as_html (str): Path to save the figure as an HTML file.
Returns:
None: Displays an interactive Plotly figure or saves it as HTML if specified.
"""
cm = confusion_matrix(y_true=y_true,
y_pred=y_pred)
if normalize == 'true':
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
fmt = '.2f'
elif normalize == 'pred':
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=0)[np.newaxis, :]
fmt = '.2f'
else:
fmt = 'd'
fig = px.imshow(cm,
color_continuous_scale=color_scale,
labels=dict(x="Pred",
y="True",
color="Value"),
zmin=0 if normalize is None else None,
zmax=cm.max() if normalize is None else None)
tick_vals = np.arange(len(set(y_true)))
fig.update_xaxes(
tickvals=tick_vals,
ticktext=[str(i) for i in sorted(set(y_true))])
fig.update_yaxes(
tickvals=tick_vals,
ticktext=[str(i) for i in sorted(set(y_true))])
if annotate:
for i in range(cm.shape[0]):
for j in range(cm.shape[1]):
fig.add_annotation(
x=j,
y=i,
text=str(cm[i,j]),
showarrow=False,
font=dict(color="white" if cm[i,j] > cm.max() /2 else "black")
)
# Adding drill-down feature with hover information on click event
precision_val = precision_score(y_true == i ,y_pred == j , zero_division=0)
recall_val = recall_score(y_true == i ,y_pred == j , zero