Als Vorfreude auf UEFA Euro 2024 baut, wartet die Fußballwelt gespannt darauf, welches Team den Pokal mit nach Hause nehmen wird. Eine Gruppe von Forschern—Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, und Achim Zeileis– haben die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens genutzt, um die Ergebnisse dieses prestigeträchtigen Turniers vorherzusagen. Ihre umfassende Studie verwendet ein Ensemble maschinellen Lernens, um die Ergebnisse mit erhöhter Genauigkeit vorherzusagen.
Forschungsansatz zur Prognose
1. Datensammlung
Die Forscher sammelten zunächst umfangreiche Daten zu vergangenen Spielen der UEFA-Europameisterschaft. Dieser Datensatz umfasst Spielergebnisse, Teamstatistiken, Leistungskennzahlen der Spieler und andere relevante Faktoren aus früheren Turnieren. Darüber hinaus haben sie aktuelle Teamdaten wie aktuelle Spielergebnisse, Spielerformen und Teamzusammensetzungen integriert, um sicherzustellen, dass das Modell die neuesten Informationen widerspiegelt.
2. Feature-Engineering
Ein entscheidender Schritt in ihrem Prozess war die Feature-Entwicklung, die es ihnen ermöglichte, aus den Rohdaten aussagekräftige Variablen zu extrahieren. Zu den wichtigsten im Modell berücksichtigten Features zählen:
- Teamstärkeindikatoren wie FIFA-Ranglisten und Elo-Wertungen.
- Historische Leistung in UEFA-Turniere.
- Aktuelle Leistungskennzahlen, einschließlich Sieg-/Verlustverhältnissen und Tordifferenzen.
- Spielerspezifische Statistiken wie erzielte Tore, Vorlagen und Abwehraktionen.
3. Modellauswahl
Um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern, verwendeten die Forscher einen Ensemble-Ansatz, bei dem mehrere Modelle des maschinellen Lernens kombiniert wurden. Die in ihrem Ensemble verwendeten Hauptmodelle sind:
- Zufälliger Wald: Ein vielseitiges Modell, das komplexe Interaktionen zwischen Variablen erfasst.
- Gradient Boosting Machines (GBM): Effektiv zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit durch Konzentration auf schwer vorhersagbare Fälle.
- Neuronale Netze: Kann komplexe Muster in den Daten erkennen.
Durch die Kombination dieser Modelle nutzt das Ensemble die Stärken jedes einzelnen Modells, was zu einem robusteren und zuverlässigeren Vorhersagesystem führt.
4. Modelltraining und Validierung
Das Ensemblemodell wurde mit historischen Daten aus vorherige UEFA-Europameisterschaften. Um die Leistung des Modells zu validieren, nutzten die Forscher Kreuzvalidierungstechniken, um sicherzustellen, dass es sich gut auf unbekannte Daten verallgemeinern lässt. Dieser Schritt war entscheidend, um eine Überanpassung zu vermeiden und zu bestätigen, dass das Modell zukünftige Übereinstimmungen genau vorhersagen kann.
5. Vorhersagen und Analysen
Mit dem trainierten Modell simulierten die Forscher die UEFA Euro 2024-Turnier mehrmals, um Wahrscheinlichkeitsprognosen für jedes Spiel zu erstellen. Dieser Ansatz liefert nicht nur Vorhersagen für einzelne Spiele, sondern schätzt auch die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Team die einzelnen Phasen durchläuft und schließlich das Turnier gewinnt.
Wer wird die EM 2024 gewinnen?
Das Ensemble-Modell für maschinelles Lernen ermöglicht die Simulation aller Spiele der Gruppenphase, bestimmt, welche Teams in die K.-o.-Runde einziehen, und sagt schließlich den Sieger voraus. Durch die Durchführung dieser Simulationen 100,000 Mal generiert das Modell Gewinnwahrscheinlichkeiten für jedes Team.
Die Ergebnisse zeigen, dass Frankreich ist der Favorit auf den Europameistertitel mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 19.2 %. Es folgt England mit einer Chance von 16.7 % und Gastgeber Deutschland kommt auf 13.7 %. Das Balkendiagramm unten veranschaulicht die Gewinnwahrscheinlichkeiten aller teilnehmenden Teams. Ausführlichere Informationen sind in der interaktiven Vollbildversion verfügbar.
Hauptergebnisse
Das Ensemble des maschinellen Lernens lieferte mehrere wichtige Erkenntnisse:
- Favoriten und Außenseiter: Das Modell hebt traditionelle Fußball-Schwergewichte als starke Konkurrenten hervor, identifiziert aber auch potenzielle Außenseiter, die die Fans überraschen könnten.
- Kritische Übereinstimmungen: Bestimmte Begegnungen in der Gruppenphase und den K.-o.-Runden gelten als entscheidend, da der Ausgang des Spiels den Turnierverlauf maßgeblich beeinflussen kann.
- Einfluss auf den Spieler: Die Leistung einzelner Spieler, insbesondere auf Schlüsselpositionen, hat nachweislich einen erheblichen Einfluss auf den Ausgang eines Spiels.
Fazit
Die Arbeit von Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann und Achim Zeileis demonstriert die leistungsstarken Fähigkeiten des maschinellen Lernens bei der Prognose der Ergebnisse komplexer Ereignisse wie der UEFA Euro 2024. Ihr Ensemble-Ansatz, der verschiedene Modelle des maschinellen Lernens kombiniert, bietet ein robustes und genaues Vorhersagesystem, das wertvolle Einblicke in die möglichen Ergebnisse des Turniers bietet.
Ressourcen
