Здравствуйте.
Появилась идея создать некоего «предсказателя спортивного события» на основе машинного обучения.
В задумке суть такая - подавать на вход массив параметров, которые будут сравниваться между собой. Предпочтение будет отдаваться команде, у которой суммарное количество «наилучших» показателей больше.
Для таких целей искал библиотеки на php и наткнулся на php-ml, но вот хороших примеров с разбором так и не смог найти.
Вопрос такой. Подойдёт ли эта библиотека для реализации такой задачи. Если нет, то лучше попытаться её изменить или попробовать библиотеки на другом языке и тд.
Принимаются любые советы, подсказки, комментарии и негодования в мой адрес на эту тему Спасибо
P.S. Да, скорее всего ничего толкового из этого не выйдет, но попробовать хочется и интересно все же
PHP для подобной задачи - неподходящий инструмент. Готов предположить, что выбор пал на него в связи с тем, что вы хотите написать полноценное приложение, в котором ваша ML-модель будет использоваться.
Я бы посоветовал саму модель сделать на Python и написать для нее простейшее API, через которое можно было бы запрашивать данные и использовать их в вашем PHP-приложении
Предпочтение будет отдаваться команде, у которой суммарное количество «наилучших» показателей больше
Не думаю что для такой простой задачи вам нужно что-либо связанное с ML.
Судя из описания всё что нужно - это взять показатели команды А, показатели команды Б, сравнить у кого "лучше" и выбрать фаворита.
ML - очень абстрактное понятие. Если ты хочешь сделать предсказание на основе имеющихся данных, то можешь попробовать brain.js (правда, если у тебя сервер на php, то придется делать предсказания на клиенте, что является очень сомнительной реализацией). Как вариант - если найдешь подходящие библиотеки на python(или любой другой язык), можешь написать микросервис на flask (или другом инструменте) и обращаться к нему через api
Вопрос такой. Подойдёт ли эта библиотека для реализации такой задачи. Если нет, то лучше попытаться её изменить или попробовать библиотеки на другом языке и тд.
С таким подходом к изучению ML у Вас ничего не выйдет!
Учите вначале теорию!
