Ως προσμονή για UEFA Euro 2024 χτίζει, ο κόσμος του ποδοσφαίρου περιμένει με ανυπομονησία να δει ποια ομάδα θα πάρει το τρόπαιο. Μια ομάδα ερευνητών -Florian Felice, Αντρέας Γκρολ, Λαρς Μάγκνους Χβάτουμ, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, και Αχίμ Ζειλέης— έχουν χρησιμοποιήσει τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να προβλέψουν τα αποτελέσματα αυτού του διάσημου τουρνουά. Η ολοκληρωμένη μελέτη τους χρησιμοποιεί ένα σύνολο μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων με βελτιωμένη ακρίβεια.
Ερευνητική Προσέγγιση στην Πρόβλεψη
1. Συλλογή δεδομένων
Οι ερευνητές ξεκίνησαν συλλέγοντας εκτεταμένα δεδομένα για προηγούμενους αγώνες του Ευρωπαϊκού Πρωταθλήματος UEFA. Αυτό το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει αποτελέσματα αγώνων, στατιστικά ομάδας, μετρήσεις απόδοσης παικτών και άλλοι σχετικοί παράγοντες από προηγούμενα τουρνουά. Επιπλέον, ενσωμάτωσαν τα τρέχοντα δεδομένα της ομάδας, όπως πρόσφατα αποτελέσματα αγώνων, φόρμες παικτών και συνθέσεις ομάδων, για να διασφαλίσουν ότι το μοντέλο αντικατοπτρίζει τις πιο πρόσφατες πληροφορίες.
2. Μηχανική χαρακτηριστικών
Η μηχανική χαρακτηριστικών ήταν ένα κρίσιμο βήμα στη διαδικασία τους, επιτρέποντάς τους να εξάγουν σημαντικές μεταβλητές από τα ακατέργαστα δεδομένα. Τα βασικά χαρακτηριστικά που λαμβάνονται υπόψη στο μοντέλο περιλαμβάνουν:
- Δείκτες δύναμης ομάδας, όπως π.χ Κατάταξη FIFA και αξιολογήσεις Elo.
- Ιστορική παράσταση στο τουρνουά UEFA.
- Πρόσφατος μετρήσεις απόδοσης, συμπεριλαμβανομένων των αναλογιών νίκης/ήττας και διαφορών στόχων.
- Στατιστικά στοιχεία για συγκεκριμένους παίκτες, όπως γκολ που σημειώθηκαν, ασίστ και αμυντικές ενέργειες.
3. Επιλογή μοντέλου
Για να βελτιώσουν την ακρίβεια των προβλέψεών τους, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μια προσέγγιση συνόλου, συνδυάζοντας πολλαπλά μοντέλα μηχανικής μάθησης. Τα κύρια μοντέλα που χρησιμοποιούνται στο σύνολό τους περιλαμβάνουν:
- Τυχαίο δάσος: Ένα ευέλικτο μοντέλο που καταγράφει σύνθετες αλληλεπιδράσεις μεταξύ μεταβλητών.
- Μηχανήματα ενίσχυσης κλίσης (GBM): Αποτελεσματικό για τη βελτίωση της ακρίβειας πρόβλεψης εστιάζοντας σε περιπτώσεις που είναι δύσκολο να προβλεφθούν.
- Νευρωνικά δίκτυα: Δυνατότητα ανίχνευσης περίπλοκων μοτίβων στα δεδομένα.
Συνδυάζοντας αυτά τα μοντέλα, το σύνολο αξιοποιεί τα δυνατά σημεία του καθενός, με αποτέλεσμα ένα πιο στιβαρό και αξιόπιστο σύστημα πρόβλεψης.
4. Εκπαίδευση και επικύρωση μοντέλου
Το μοντέλο συνόλου εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα από προηγούμενο Ευρωπαϊκό Πρωτάθλημα UEFA. Για να επικυρώσουν την απόδοση του μοντέλου, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν τεχνικές διασταυρούμενης επικύρωσης, διασφαλίζοντας ότι γενικεύεται καλά σε αόρατα δεδομένα. Αυτό το βήμα ήταν ζωτικής σημασίας για να αποφευχθεί η υπερβολική προσαρμογή και να επιβεβαιωθεί ότι το μοντέλο μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια μελλοντικούς αγώνες.
5. Προβλέψεις και Ανάλυση
Με το εκπαιδευμένο μοντέλο, οι ερευνητές προσομοίωσαν το Τουρνουά UEFA Euro 2024 πολλές φορές για να δημιουργήσετε πιθανολογικές προβλέψεις για κάθε αγώνα. Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο παρέχει προβλέψεις για μεμονωμένους αγώνες, αλλά επίσης εκτιμά την πιθανότητα κάθε ομάδα να προχωρήσει στα στάδια και τελικά να κερδίσει το τουρνουά.
Ποιος θα κερδίσει το Euro 2024;
Το μοντέλο συνόλου μηχανικής μάθησης επιτρέπει την προσομοίωση όλων των αγώνων στη φάση των ομίλων, καθορίζοντας ποιες ομάδες προκρίνονται στα νοκ άουτ και τελικά προβλέποντας τον νικητή. Εκτελώντας αυτές τις προσομοιώσεις 100,000 φορές, το μοντέλο δημιουργεί πιθανότητες νίκης για κάθε ομάδα.
Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι Γαλλία είναι το φαβορί για την κατάκτηση του Ευρωπαϊκού τίτλου, με πιθανότητα νίκης 19.2%. Ακολουθεί η Αγγλία με πιθανότητες 16.7% και η διοργανώτρια Γερμανία βρίσκεται στο 13.7%. Το διάγραμμα ράβδων παρακάτω δείχνει τις πιθανότητες νίκης για όλες τις συμμετέχουσες ομάδες, με πιο λεπτομερείς πληροφορίες διαθέσιμες στη διαδραστική έκδοση πλήρους πλάτους.
Σημαντικά ευρήματα
Το σύνολο μηχανικής μάθησης παρήγαγε αρκετές βασικές πληροφορίες:
- Αγαπημένα και αουτσάιντερ: Το μοντέλο αναδεικνύει τις παραδοσιακές ποδοσφαιρικές δυνάμεις ως ισχυρούς διεκδικητές, ενώ εντοπίζει επίσης πιθανά σκοτεινά άλογα που θα μπορούσαν να εκπλήξουν τους θαυμαστές.
- Κρίσιμοι αγώνες: Ορισμένοι αγώνες στη φάση των ομίλων και στους γύρους νοκ άουτ προσδιορίζονται ως καθοριστικοί, με τα αποτελέσματα που ενδέχεται να επηρεάσουν σημαντικά την εξέλιξη του τουρνουά.
- Επιρροή παίκτη: Η απόδοση μεμονωμένων παικτών, ειδικά από βασικές θέσεις, αποδεικνύεται ότι έχει σημαντικό αντίκτυπο στα αποτελέσματα του αγώνα.
Συμπέρασμα
Η δουλειά του Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann και Achim Zeileis καταδεικνύει τις ισχυρές δυνατότητες της μηχανικής μάθησης στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων σύνθετων γεγονότων όπως το UEFA Euro 2024. Η συνολική τους προσέγγιση, συνδυάζοντας διάφορα μοντέλα μηχανικής μάθησης, παρέχει ένα ισχυρό και ακριβές σύστημα πρόβλεψης που προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για τα πιθανά αποτελέσματα του τουρνουά.
Υποστηρικτικό υλικό
