Odotuksena UEFA Euro 2024 rakentaa, jalkapallomaailma odottaa innolla, mikä joukkue vie pokaalin kotiin. Ryhmä tutkijoita -Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, ja Achim Zeileis– ovat käyttäneet koneoppimisen voimaa ennustaakseen tämän arvostetun turnauksen tuloksia. Heidän kattavassa tutkimuksessaan käytetään koneoppimiskokonaisuutta, joka ennustaa tuloksia parannetulla tarkkuudella.
Ennustamisen tutkimus
1. Tiedonkeruu
Tutkijat aloittivat keräämällä laajaa tietoa aiemmista UEFA:n EM-otteluista. Tämä tietojoukko sisältää otteluiden tulokset, joukkuetilastot, pelaajien suorituskykymittarit ja muut merkitykselliset tekijät aiemmista turnauksista. Lisäksi he integroivat nykyiset joukkuetiedot, kuten viimeisimmät ottelutulokset, pelaajamuodot ja joukkuekokoonpanot varmistaakseen, että malli heijastaa viimeisintä tietoa.
2. Ominaisuuksien suunnittelu
Ominaisuussuunnittelu oli kriittinen vaihe heidän prosessissaan, minkä ansiosta he saivat merkityksellisiä muuttujia raakatiedoista. Mallin tärkeimmät ominaisuudet ovat:
- Joukkueen vahvuusmittarit, kuten FIFA-sijoitukset ja Elo-luokitukset.
- Historiallinen esitys vuonna UEFA-turnaukset.
- viimeaikainen suorituskykymittarit, mukaan lukien voitto/tappio-suhteet ja maalierot.
- Pelaajakohtaiset tilastot, kuten tehdyt maalit, syöttöpisteet ja puolustustoiminnot.
3. Mallin valinta
Ennusteidensa tarkkuuden parantamiseksi tutkijat käyttivät kokonaisvaltaista lähestymistapaa, jossa yhdistettiin useita koneoppimismalleja. Heidän kokoonpanossaan käytettyjä ensisijaisia malleja ovat:
- Satunnainen metsä: Monipuolinen malli, joka kaappaa monimutkaisia muuttujien välisiä vuorovaikutuksia.
- Gradientin tehostuskoneet (GBM): Tehokas ennustetarkkuuden parantamiseen keskittymällä vaikeasti ennustettaviin tapauksiin.
- Neuraaliverkot: Pystyy havaitsemaan monimutkaisia kuvioita tiedoista.
Yhdistämällä nämä mallit kokonaisuus hyödyntää kunkin vahvuuksia, mikä johtaa vankempaan ja luotettavampaan ennustejärjestelmään.
4. Mallin koulutus ja validointi
Yhtyemalli koulutettiin käyttämällä historiallisia tietoja vuodesta edelliset UEFA:n EM-kisat. Mallin suorituskyvyn validoimiseksi tutkijat käyttivät ristiinvalidointitekniikoita varmistaakseen, että se yleistyy hyvin näkymättömiin tietoihin. Tämä vaihe oli ratkaisevan tärkeä, jotta vältytään liiallisilta asetuksilta ja sen varmistamiseksi, että malli voi ennustaa tarkasti tulevat ottelut.
5. Ennusteet ja analyysi
Koulutetulla mallilla tutkijat simuloivat UEFA Euro 2024 -turnaus useita kertoja todennäköisyysennusteiden luomiseksi jokaiselle ottelulle. Tämä lähestymistapa ei tarjoa vain ennusteita yksittäisille otteluille, vaan myös arvioi kunkin joukkueen todennäköisyyden etenemisen läpi vaiheiden ja lopulta turnauksen voittamisen.
Kuka voittaa Euro 2024:n?
Koneoppimiskokonaisuusmalli mahdollistaa kaikkien otteluiden simuloinnin ryhmävaiheessa, mikä määrittää, mitkä joukkueet etenevät pudotuspeleihin ja ennustavat lopulta voittajan. Suorittamalla näitä simulaatioita 100,000 XNUMX kertaa malli luo voittotodennäköisyydet jokaiselle joukkueelle.
Tulokset osoittavat sen Ranska on suosikki voittaa Euroopan mestaruuden voiton todennäköisyydellä 19.2%. Englanti seuraa 16.7 prosentin todennäköisyydellä ja isäntä-Saksa 13.7 prosentin todennäköisyydellä. Alla oleva pylväskaavio havainnollistaa kaikkien osallistuvien joukkueiden voittotodennäköisyydet, ja tarkemmat tiedot ovat saatavilla interaktiivisessa täysleveässä versiossa.
Avainlöydökset
Koneoppimiskokonaisuus tuotti useita tärkeitä oivalluksia:
- Suosikit ja altavastaajat: Malli korostaa perinteiset jalkapallovoimat vahvoina kilpailijoina ja tunnistaa samalla mahdollisia pimeitä hevosia, jotka voivat yllättää fanit.
- Kriittiset ottelut: Tietyt ottelut lohkovaiheessa ja pudotuspeleissä ovat keskeisiä, ja niiden tulokset todennäköisesti vaikuttavat merkittävästi turnauksen etenemiseen.
- Pelaajavaikutus: Yksittäisten pelaajien suorituskyvyllä, erityisesti avainpaikoilla, on osoitettu olevan huomattava vaikutus otteluiden tuloksiin.
Yhteenveto
Työ Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann ja Achim Zeileis osoittaa koneoppimisen tehokkaat ominaisuudet monimutkaisten tapahtumien, kuten UEFA Euro 2024:n, tulosten ennustamisessa. Niiden kokonaisvaltainen lähestymistapa, joka yhdistää erilaisia koneoppimismalleja, tarjoaa vankan ja tarkan ennustejärjestelmän, joka tarjoaa arvokkaita näkemyksiä turnauksen mahdollisista tuloksista.
Esittelymateriaalit
