Като очакване за UEFA Euro 2024 изгражда, футболният свят с нетърпение очаква да види кой отбор ще вземе у дома трофея. Група изследователи -Флориан Феличе, Андреас Грол, Ларс Магнус Хватум, Кристоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Стернеман, намлява Ахим Зейлейс— са използвали силата на машинното обучение, за да прогнозират резултатите от този престижен турнир. Тяхното цялостно проучване използва ансамбъл за машинно обучение, за да предскаже резултатите с повишена точност.
Изследователски подход към прогнозирането
1. Събиране на данни
Изследователите започнаха със събиране на обширни данни за минали мачове от Европейското първенство на УЕФА. Този набор от данни включва резултати от мачове, отборни статистики, показатели за представянето на играчите и други подходящи фактори от предишни турнири. Освен това те интегрираха текущи данни за отбора, като скорошни резултати от мачове, форми на играчи и състав на отбора, за да гарантират, че моделът отразява най-новата информация.
2. Инженеринг на функциите
Инженерингът на функции беше критична стъпка в техния процес, позволявайки им да извличат значими променливи от необработените данни. Основните характеристики, разгледани в модела, включват:
- Показатели за сила на отбора, като напр Класация на FIFA и Elo рейтинги.
- Историческо изпълнение в Турнири на УЕФА.
- Скорошен показатели за ефективност, включително съотношения победи/загуби и голови диференциали.
- Статистика, специфична за играча, като отбелязани голове, асистенции и защитни действия.
3. Избор на модел
За да подобрят точността на своите прогнози, изследователите използваха ансамбъл подход, комбинирайки множество модели за машинно обучение. Основните модели, използвани в техния ансамбъл, включват:
- Случайна гора: Гъвкав модел, който улавя сложни взаимодействия между променливи.
- Машини за усилване на градиента (GBM): Ефективен за подобряване на точността на прогнозиране чрез фокусиране върху трудни за прогнозиране случаи.
- Невронни мрежи: Възможност за откриване на сложни модели в данните.
Чрез комбинирането на тези модели, ансамбълът използва силните страни на всеки, което води до по-стабилна и надеждна система за прогнозиране.
4. Обучение и валидиране на модела
Моделът на ансамбъла е обучен с помощта на исторически данни от предишни европейски първенства на УЕФА. За да валидират ефективността на модела, изследователите са използвали техники за кръстосано валидиране, гарантирайки, че той се обобщава добре към невиждани данни. Тази стъпка беше от решаващо значение, за да се избегне пренастройването и да се потвърди, че моделът може точно да предвиди бъдещи съвпадения.
5. Прогнози и анализи
С обучения модел изследователите симулираха Турнир УЕФА Евро 2024 няколко пъти, за да генерирате вероятностни прогнози за всеки мач. Този подход не само предоставя прогнози за отделни мачове, но също така оценява вероятността всеки отбор да премине през етапите и в крайна сметка да спечели турнира.
Кой ще спечели Евро 2024?
Моделът на ансамбъла за машинно обучение позволява симулация на всички мачове в груповата фаза, определяйки кои отбори преминават към фазите на елиминациите и в крайна сметка прогнозирайки победителя. Чрез изпълнение на тези симулации 100,000 XNUMX пъти моделът генерира вероятности за победа за всеки отбор.
Резултатите показват, че Франция е фаворит за спечелване на европейската титла с вероятност за победа от 19.2%. Следва Англия с 16.7% шанс, а домакинът Германия е с 13.7%. Стълбовата диаграма по-долу илюстрира вероятностите за победа за всички участващи отбори, с по-подробна информация, налична в интерактивната версия с пълна ширина.
Основни констатации
Ансамбълът за машинно обучение създаде няколко ключови прозрения:
- Фаворити и аутсайдери: Моделът подчертава традиционните футболни центрове като силни съперници, като същевременно идентифицира потенциални тъмни коне, които биха могли да изненадат феновете.
- Критични съвпадения: Някои мачове в груповата фаза и елиминационните кръгове са идентифицирани като ключови, като резултатите вероятно ще повлияят значително на развитието на турнира.
- Въздействие на играча: Показано е, че индивидуалното представяне на играчите, особено от ключови позиции, има значително влияние върху резултатите от мача.
Заключение
Работата на Флориан Фелис, Андреас Грол, Ларс Магнус Хватум, Кристоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Стернеман и Ахим Цайлейс демонстрира мощните възможности на машинното обучение при прогнозиране на резултатите от сложни събития като UEFA Euro 2024. Техният ансамбъл подход, комбиниращ различни модели на машинно обучение, осигурява стабилна и точна система за прогнозиране, която предлага ценна информация за потенциалните резултати на турнира.
Ресурси
