Come anticipazione per UEFA Euro 2024 costruisce, il mondo del calcio attende con impazienza di vedere quale squadra porterà a casa il trofeo. Un gruppo di ricercatori—Floriano Felice, Andrea Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Günther Schauberger, Jonas Sternemann, e Achim Zeileis—hanno utilizzato la potenza dell'apprendimento automatico per prevedere i risultati di questo prestigioso torneo. Il loro studio completo utilizza un insieme di apprendimento automatico per prevedere i risultati con maggiore precisione.
Approccio di ricerca alla previsione
1. Raccolta dati
I ricercatori hanno iniziato raccogliendo dati estesi sulle partite passate dei Campionati Europei UEFA. Questo set di dati include risultati delle partite, statistiche della squadra, parametri delle prestazioni dei giocatori e altri fattori rilevanti dei tornei precedenti. Inoltre, hanno integrato i dati attuali della squadra, come i risultati delle partite recenti, la forma dei giocatori e la composizione delle squadre, per garantire che il modello rifletta le informazioni più recenti.
2. Ingegneria delle caratteristiche
L'ingegnerizzazione delle funzionalità è stata una fase fondamentale del loro processo, poiché ha consentito loro di estrarre variabili significative dai dati grezzi. Le caratteristiche principali considerate nel modello includono:
- Indicatori di forza della squadra, come ad esempio Classifiche FIFA e valutazioni Elo.
- Prestazioni storiche in Tornei UEFA.
- Recente parametri di prestazione, inclusi rapporti vittorie/sconfitte e differenziali di obiettivi.
- Statistiche specifiche del giocatore, come goal segnati, assist e azioni difensive.
3. Selezione del modello
Per migliorare l’accuratezza delle loro previsioni, i ricercatori hanno utilizzato un approccio d’insieme, combinando più modelli di apprendimento automatico. I modelli principali utilizzati nel loro insieme includono:
- Foresta casuale: Un modello versatile che cattura interazioni complesse tra variabili.
- Macchine per l'incremento del gradiente (GBM): Efficace per migliorare l'accuratezza della previsione concentrandosi su istanze difficili da prevedere.
- Reti neurali: In grado di rilevare modelli complessi nei dati.
Combinando questi modelli, l’insieme sfrutta i punti di forza di ciascuno, risultando in un sistema predittivo più robusto e affidabile.
4. Formazione e validazione del modello
Il modello d'insieme è stato addestrato utilizzando i dati storici di precedenti Campionati Europei UEFA. Per convalidare le prestazioni del modello, i ricercatori hanno utilizzato tecniche di convalida incrociata, assicurando che si generalizzi bene ai dati invisibili. Questo passaggio è stato fondamentale per evitare un adattamento eccessivo e per confermare che il modello può prevedere con precisione le corrispondenze future.
5. Previsioni e analisi
Con il modello addestrato, i ricercatori hanno simulato il Torneo UEFA Euro 2024 più volte per generare previsioni probabilistiche per ogni partita. Questo approccio non solo fornisce pronostici per le singole partite, ma stima anche la probabilità che ciascuna squadra avanzi attraverso le fasi e alla fine vinca il torneo.
Chi vincerà gli Europei 2024?
Il modello di ensemble di machine learning consente la simulazione di tutte le partite della fase a gironi, determinando quali squadre avanzano alla fase a eliminazione diretta e, infine, pronosticando il vincitore. Eseguendo queste simulazioni 100,000 volte, il modello genera probabilità di vincita per ciascuna squadra.
I risultati indicano che Francia è il favorito per vincere il titolo europeo, con una probabilità di vincita di 19.2%. Segue l’Inghilterra con una probabilità del 16.7%, mentre la Germania ospitante si attesta al 13.7%. Il grafico a barre sottostante illustra le probabilità di vincita per tutte le squadre partecipanti, con informazioni più dettagliate disponibili nella versione interattiva a tutta larghezza.
Risultati chiave
L’insieme di machine learning ha prodotto diverse intuizioni chiave:
- Favoriti e sfavoriti: Il modello evidenzia le tradizionali potenze del calcio come forti contendenti, identificando anche potenziali cavalli oscuri che potrebbero sorprendere i fan.
- Partite critiche: Alcuni incontri della fase a gironi e degli ottavi di finale sono identificati come cruciali, i cui esiti potrebbero influenzare in modo significativo l'andamento del torneo.
- Impatto sul giocatore: È dimostrato che le prestazioni dei singoli giocatori, soprattutto nei ruoli chiave, hanno un impatto sostanziale sui risultati delle partite.
Conclusione
Le opere di Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann e Achim Zeileis dimostra le potenti capacità dell'apprendimento automatico nel prevedere i risultati di eventi complessi come UEFA Euro 2024. Il loro approccio d'insieme, che combina vari modelli di apprendimento automatico, fornisce un sistema di previsione robusto e accurato che offre preziose informazioni sui potenziali risultati del torneo.
Risorse
