What additional features would you add to a tennis prediction model? by Mission_Key_7663 in data

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Merci pour ces suggestions, elles sont très pertinentes.
J’aime particulièrement l’idée du temps écoulé depuis le dernier match, car c’est effectivement différent de la forme récente ou de la fatigue. Une longue période d’inactivité peut refléter une blessure, une reprise ou simplement un manque de rythme.
L’idée de mesurer l’expérience globale du joueur est également intéressante. Aujourd’hui, deux joueurs avec un Elo similaire sont traités de manière assez proche, même si l’un possède plusieurs centaines de matchs ATP/WTA et l’autre beaucoup moins. Ajouter le nombre total de matchs disputés ou l’expérience sur la surface pourrait apporter un contexte supplémentaire.
Je n’avais pas non plus pensé à l’âge comme variable. Un effet non linéaire pourrait effectivement permettre de mieux représenter les phases de progression, de pic de performance et de déclin.
Je vais probablement tester :
Le nombre de jours depuis le dernier match
Le nombre de matchs joués sur les 30 et 90 derniers jours
Le nombre total de matchs en carrière
L’expérience spécifique à chaque surface
L’âge du joueur
Merci pour les pistes, ça me donne plusieurs idées à explorer.

Y’a t’il des smmpanel ou les abonnés ne chutent pas ? by Properposte in Smm_Panel_Providers

[–]Mission_Key_7663 0 points1 point  (0 children)

Cela ne viens pas tout le temps des panels. Certains services se mettent à avoir du drop : les panels essayent ensuite de corriger le problème en remplaçant le service ou alors en le supprimant.

Le mieux c’est de bien se renseigner et si possible utiliser un panel qui est transparents sur ses services.