Várakozásként UEFA Euro 2024 épít, a futballvilág izgatottan várja, hogy melyik csapat vihesse haza a trófeát. Kutatók egy csoportja –Flórián Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, és a Achim Zeileis– felhasználták a gépi tanulás erejét ennek a tekintélyes versenynek a kimenetelének előrejelzésére. Átfogó tanulmányuk gépi tanulási együttest alkalmaz az eredmények fokozott pontosságú előrejelzésére.
Kutatási megközelítés az előrejelzéshez
1. Adatgyűjtés
A kutatók azzal kezdték, hogy kiterjedt adatokat gyűjtöttek a korábbi UEFA Európa-bajnokság mérkőzéseiről. Ez az adatkészlet tartalmazza mérkőzések eredményei, csapatstatisztikák, játékos teljesítménymutatók és egyéb releváns tényezők a korábbi versenyekből. Ezenkívül integrálták az aktuális csapatadatokat, például a legutóbbi mérkőzések eredményeit, a játékosok formáját és a csapatösszetételt, hogy biztosítsák, hogy a modell a legfrissebb információkat tükrözze.
2. Feature Engineering
A szolgáltatásfejlesztés kritikus lépés volt a folyamatukban, lehetővé téve számukra, hogy értelmes változókat vonjanak ki a nyers adatokból. A modell legfontosabb jellemzői a következők:
- A csapat erejének mutatói, mint pl FIFA-ranglista és Elo-besorolás.
- Történelmi teljesítmény in UEFA versenyek.
- Friss teljesítménymutatók, beleértve a győzelem/vereség arányt és a gólkülönbséget.
- Játékos-specifikus statisztikák, például szerzett gólok, gólpasszok és védekezési akciók.
3. Modell kiválasztása
Előrejelzéseik pontosságának növelése érdekében a kutatók együttes megközelítést alkalmaztak, több gépi tanulási modellt kombinálva. Az együttesükben használt elsődleges modellek a következők:
- Véletlen erdő: Sokoldalú modell, amely a változók közötti összetett interakciókat rögzíti.
- Gradiensnövelő gépek (GBM): Hatékonyan javítja az előrejelzési pontosságot azáltal, hogy a nehezen megjósolható esetekre összpontosít.
- Neurális hálózatok: Képes bonyolult minták kimutatására az adatokban.
E modellek kombinálásával az együttes mindegyik erősségeit kihasználja, ami egy robusztusabb és megbízhatóbb előrejelző rendszert eredményez.
4. Modellképzés és érvényesítés
Az együttes modellt a történelmi adatok felhasználásával képezték ki előző UEFA Európa-bajnokságon. A modell teljesítményének érvényesítésére a kutatók keresztellenőrzési technikákat alkalmaztak, biztosítva, hogy jól általánosítsák a nem látott adatokra. Ez a lépés kulcsfontosságú volt a túlillesztés elkerülése és annak megerősítése érdekében, hogy a modell pontosan meg tudja jósolni a jövőbeli mérkőzéseket.
5. Előrejelzések és elemzések
A betanított modellel a kutatók szimulálták a UEFA Euro 2024 torna többször, hogy minden mérkőzéshez valószínűségi előrejelzéseket generáljon. Ez a megközelítés nem csak előrejelzéseket ad az egyes mérkőzésekre, hanem megbecsüli annak valószínűségét is, hogy az egyes csapatok továbbjutnak a szakaszokon, és végül megnyerik a tornát.
Ki nyeri a 2024-es Eb-t?
A gépi tanulási együttes modell lehetővé teszi az összes mérkőzés szimulációját a csoportfázisban, meghatározva, hogy mely csapatok jutnak tovább a kieséses szakaszba, és végül megjósolva a győztest. Ezeket a szimulációkat futtatva A modell 100,000 XNUMX alkalommal generál nyerési valószínűségeket minden csapat számára.
Az eredmények azt mutatják Franciaország az Európa-bajnoki cím megszerzésének favoritja, nyerési valószínűséggel 19.2%. Anglia következik 16.7%-os eséllyel, a házigazda Németország pedig 13.7%-on áll. Az alábbi oszlopdiagram az összes résztvevő csapat nyerési valószínűségét szemlélteti, részletesebb információk pedig az interaktív, teljes szélességű verzióban érhetők el.
Kulcsfontosságú leletek
A gépi tanulási együttes számos kulcsfontosságú betekintést eredményezett:
- Kedvencek és esélytelenek: A modell kiemeli a hagyományos futballerőműveket, mint erős versenyzőket, ugyanakkor azonosítja azokat a lehetséges sötét lovakat, amelyek meglephetik a szurkolókat.
- Kritikus mérkőzések: A csoportkörben és a kieséses körök egyes mérkőzései kulcsfontosságúak, és az eredmények valószínűleg jelentősen befolyásolják a torna előrehaladását.
- Játékos hatása: A játékosok egyéni teljesítménye, különösen a kulcspozíciókból, jelentős hatással van a mérkőzések kimenetelére.
Összegzés
Munkája Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann és Achim Zeileis bemutatja a gépi tanulás erőteljes képességeit az olyan összetett események, mint például az UEFA Euro 2024 kimenetelének előrejelzésében. A különféle gépi tanulási modelleket ötvöző együttes megközelítésük robusztus és pontos előrejelző rendszert biztosít, amely értékes betekintést nyújt a torna lehetséges kimenetelébe.
Tudástár
