En prévision de UEFA Euro 2024 construit, le monde du football attend avec impatience de voir quelle équipe remportera le trophée. Un groupe de chercheurs...Florian Félice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Günther Schauberger, Jonas Sternemann, et Achim Zeileis- ont utilisé la puissance de l'apprentissage automatique pour prévoir les résultats de ce prestigieux tournoi. Leur étude approfondie utilise un ensemble d’apprentissage automatique pour prédire les résultats avec une précision accrue.
Approche de recherche en matière de prévision
1. Collecte de données
Les chercheurs ont commencé par rassembler des données détaillées sur les matches passés du Championnat d’Europe de l’UEFA. Cet ensemble de données comprend résultats des matchs, statistiques de l'équipe, mesures de performance des joueurs et autres facteurs pertinents des tournois précédents. De plus, ils ont intégré les données actuelles des équipes, telles que les résultats des matchs récents, les formes des joueurs et la composition des équipes, pour garantir que le modèle reflète les informations les plus récentes.
2. Ingénierie des fonctionnalités
L'ingénierie des fonctionnalités était une étape critique de leur processus, leur permettant d'extraire des variables significatives à partir des données brutes. Les principales caractéristiques prises en compte dans le modèle comprennent :
- Indicateurs de force de l'équipe, tels que Classements FIFA et classements Elo.
- Performance historique en Tournois de l'UEFA.
- Articles de mesures de performance, y compris les ratios de victoires/défaites et les différentiels d’objectifs.
- Statistiques spécifiques au joueur, telles que les buts marqués, les passes décisives et les actions défensives.
3. Sélection du modèle
Pour améliorer la précision de leurs prédictions, les chercheurs ont utilisé une approche globale, combinant plusieurs modèles d’apprentissage automatique. Les principaux modèles utilisés dans leur ensemble comprennent :
- Forêt aléatoire : Un modèle polyvalent qui capture les interactions complexes entre les variables.
- Machines d'amplification de dégradé (GBM) : Efficace pour améliorer la précision des prédictions en se concentrant sur les instances difficiles à prédire.
- Les réseaux de neurones: Capable de détecter des modèles complexes dans les données.
En combinant ces modèles, l’ensemble exploite les atouts de chacun, ce qui aboutit à un système prédictif plus robuste et plus fiable.
4. Formation et validation du modèle
Le modèle d'ensemble a été formé à l'aide de données historiques de précédents Championnats d'Europe de l'UEFA. Pour valider les performances du modèle, les chercheurs ont utilisé des techniques de validation croisée, garantissant qu'il se généralise bien aux données invisibles. Cette étape était cruciale pour éviter le surajustement et pour confirmer que le modèle peut prédire avec précision les correspondances futures.
5. Prédictions et analyse
Avec le modèle formé, les chercheurs ont simulé le Tournoi de l'UEFA Euro 2024 plusieurs fois pour générer des prévisions probabilistes pour chaque match. Cette approche fournit non seulement des prédictions pour les matchs individuels, mais estime également la probabilité que chaque équipe progresse à travers les étapes et remporte finalement le tournoi.
Qui va gagner l’Euro 2024 ?
Le modèle d'ensemble d'apprentissage automatique permet de simuler tous les matchs de la phase de groupes, de déterminer quelles équipes se qualifient pour les huitièmes de finale et, en fin de compte, de prédire le vainqueur. En exécutant ces simulations 100,000 XNUMX fois, le modèle génère des probabilités de gain pour chaque équipe.
Les résultats indiquent que France est le favori pour remporter le titre européen, avec une probabilité de victoire de 19.2%. L'Angleterre suit avec 16.7 % de chances et l'Allemagne hôte avec 13.7 %. Le graphique à barres ci-dessous illustre les probabilités de gain pour toutes les équipes participantes, avec des informations plus détaillées disponibles dans la version interactive pleine largeur.
Principales conclusions
L’ensemble d’apprentissage automatique a produit plusieurs informations clés :
- Favoris et outsiders : Le modèle met en avant les puissances du football traditionnel comme de sérieux prétendants tout en identifiant les chevaux noirs potentiels qui pourraient surprendre les fans.
- Matchs critiques : Certains affrontements de la phase de groupes et des huitièmes de finale sont identifiés comme cruciaux, avec des résultats susceptibles d'influencer de manière significative la progression du tournoi.
- Impact du joueur : Il a été démontré que les performances individuelles des joueurs, en particulier à des postes clés, ont un impact substantiel sur les résultats des matchs.
Conclusion
Le travail de Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann et Achim Zeileis démontre les puissantes capacités de l'apprentissage automatique pour prévoir les résultats d'événements complexes comme l'UEFA Euro 2024. Leur approche globale, combinant divers modèles d'apprentissage automatique, fournit un système de prédiction robuste et précis qui offre des informations précieuses sur les résultats potentiels du tournoi.
Ressources
