Como anticipación de UEFA Euro 2024 A medida que avanza, el mundo del fútbol espera con impaciencia ver qué equipo se llevará el trofeo a casa. Un grupo de investigadores—Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Günther Schauberger, Jonás Sternemann, y Achim Zeileis—han utilizado el poder del aprendizaje automático para pronosticar los resultados de este prestigioso torneo. Su estudio integral emplea un conjunto de aprendizaje automático para predecir los resultados con mayor precisión.
Enfoque de investigación para el pronóstico
1. Recopilación de datos
Los investigadores comenzaron recopilando numerosos datos sobre partidos anteriores del Campeonato de Europa de la UEFA. Este conjunto de datos incluye resultados de partidos, estadísticas del equipo, métricas de rendimiento de los jugadores y otros factores relevantes de torneos anteriores. Además, integraron datos actuales del equipo, como resultados de partidos recientes, formas de los jugadores y composiciones del equipo, para garantizar que el modelo refleje la información más reciente.
2. Ingeniería de funciones
La ingeniería de características fue un paso crítico en su proceso, ya que les permitió extraer variables significativas de los datos sin procesar. Las características clave consideradas en el modelo incluyen:
- Indicadores de fortaleza del equipo, como Clasificaciones FIFA y clasificaciones Elo.
- Desempeño histórico en Torneos de la UEFA.
- Recientes métricas de rendimiento, incluidas las proporciones de victorias/derrotas y las diferencias de goles.
- Estadísticas específicas de los jugadores, como goles marcados, asistencias y acciones defensivas..
3. Selección del modelo
Para mejorar la precisión de sus predicciones, los investigadores emplearon un enfoque conjunto, combinando múltiples modelos de aprendizaje automático. Los modelos principales utilizados en su conjunto incluyen:
- Bosque aleatorio: Un modelo versátil que captura interacciones complejas entre variables.
- Máquinas de aumento de gradiente (GBM): Eficaz para mejorar la precisión de la predicción centrándose en instancias difíciles de predecir.
- Redes neuronales: Capaz de detectar patrones intrincados en los datos.
Al combinar estos modelos, el conjunto aprovecha las fortalezas de cada uno, lo que da como resultado un sistema predictivo más sólido y confiable.
4. Formación y validación del modelo
El modelo de conjunto se entrenó utilizando datos históricos de Campeonatos de Europa de la UEFA anteriores. Para validar el rendimiento del modelo, los investigadores utilizaron técnicas de validación cruzada, asegurando que se generalice bien a datos invisibles. Este paso fue crucial para evitar el sobreajuste y confirmar que el modelo puede predecir con precisión coincidencias futuras.
5. Predicciones y análisis
Con el modelo entrenado, los investigadores simularon el Torneo de la UEFA Euro 2024 varias veces para generar pronósticos probabilísticos para cada partido. Este enfoque no solo proporciona predicciones para partidos individuales, sino que también estima la probabilidad de que cada equipo avance de etapa y finalmente gane el torneo.
¿Quién ganará la Eurocopa 2024?
El modelo conjunto de aprendizaje automático permite la simulación de todos los partidos de la fase de grupos, determinando qué equipos avanzan a las fases eliminatorias y, en última instancia, prediciendo el ganador. Al ejecutar estas simulaciones 100,000 veces, el modelo genera probabilidades de ganar para cada equipo.
Los resultados indican que Francia es el favorito para ganar el título europeo, con una probabilidad de ganar de 19.2%. Inglaterra le sigue con un 16.7% de posibilidades, y la anfitriona Alemania tiene un 13.7%. El siguiente gráfico de barras ilustra las probabilidades de ganar de todos los equipos participantes, con información más detallada disponible en la versión interactiva de ancho completo.
Principales Conclusiones
El conjunto de aprendizaje automático produjo varias ideas clave:
- Favoritos y desvalidos: El modelo destaca a las potencias del fútbol tradicional como fuertes contendientes y al mismo tiempo identifica potenciales candidatos que podrían sorprender a los aficionados.
- Partidos críticos: Ciertos enfrentamientos en la fase de grupos y en las rondas eliminatorias se consideran cruciales, y es probable que los resultados influyan significativamente en la progresión del torneo.
- Impacto del jugador: Se ha demostrado que el rendimiento individual de los jugadores, especialmente en posiciones clave, tiene un impacto sustancial en los resultados de los partidos.
Conclusión
El trabajo de Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann y Achim Zeileis demuestra las poderosas capacidades del aprendizaje automático para pronosticar los resultados de eventos complejos como la UEFA Euro 2024. Su enfoque conjunto, que combina varios modelos de aprendizaje automático, proporciona un sistema de predicción sólido y preciso que ofrece información valiosa sobre los posibles resultados del torneo.
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