Desenvolver um código completo para uma IA de trader esportivo é um projeto

[gustavo111119]

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score

Carregue os dados históricos de jogos (por exemplo, CSV com colunas: Equipe1, Equipe2, Resultado)

data = pd.read_csv('dados_jogos.csv')

Preparação dos dados

X = data[['Equipe1', 'Equipe2']] # Features (equipes competindo) y = data['Resultado'] # Resultados dos jogos (0 para perda, 1 para vitória)

Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Crie e treine um modelo de regressão logística simples (você pode usar modelos mais avançados)

model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train)

Faça previsões no conjunto de teste

y_pred = model.predict(X_test)

Avalie a precisão do modelo

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Acurácia do modelo: {accuracy}')

[gustavo111119]

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score

Carregue os dados históricos de jogos (por exemplo, CSV com colunas: Equipe1, Equipe2, Resultado)

data = pd.read_csv('dados_jogos.csv')

Preparação dos dados

X = data[['Equipe1', 'Equipe2']] # Features (equipes competindo) y = data['Resultado'] # Resultados dos jogos (0 para perda, 1 para vitória)

Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Crie e treine um modelo de regressão logística simples (você pode usar modelos mais avançados)

model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train)

Faça previsões no conjunto de teste

y_pred = model.predict(X_test)

Avalie a precisão do modelo

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Acurácia do modelo: {accuracy}')

[gustavo111119]

// SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity ^0.8.0;

contract SecureCoin { string public name = "SecureCoin"; string public symbol = "SC"; uint8 public decimals = 18; uint256 public totalSupply = 30000000 * 10 ** uint256(decimals); // Total de tokens disponíveis

mapping(address => uint256) public balanceOf;
mapping(address => mapping(address => uint256)) public allowance;

event Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value);
event Approval(address indexed owner, address indexed spender, uint256 value);

constructor() {
    balanceOf[msg.sender] = totalSupply;
}

function transfer(address to, uint256 value) public returns (bool success) {
    require(to != address(0), "Endereço inválido");
    require(balanceOf[msg.sender] >= value, "Saldo insuficiente");

    balanceOf[msg.sender] -= value;
    balanceOf[to] += value;

    emit Transfer(msg.sender, to, value);
    return true;
}

function approve(address spender, uint256 value) public returns (bool success) {
    allowance[msg.sender][spender] = value;
    emit Approval(msg.sender, spender, value);
    return true;
}

function transferFrom(address from, address to, uint256 value) public returns (bool success) {
    require(from != address(0), "Endereço inválido");
    require(to != address(0), "Endereço inválido");
    require(balanceOf[from] >= value, "Saldo insuficiente");
    require(allowance[from][msg.sender] >= value, "Permissão insuficiente");

    balanceOf[from] -= value;
    balanceOf[to] += value;
    allowance[from][msg.sender] -= value;

    emit Transfer(from, to, value);
    return true;
}

}