כציפייה ל אופ"א יורו 2024 בונה, עולם הכדורגל מחכה בקוצר רוח לראות איזו קבוצה תיקח הביתה את הגביע. קבוצת חוקרים-פלוריאן פליצ'ה, אנדראס גרול, לארס מגנוס הוואטום, כריסטוף לי, גונתר שאוברגר, יונאס שטרנמן, ו אחים זייליס- ניצלו את הכוח של למידת מכונה כדי לחזות את התוצאות של הטורניר היוקרתי הזה. המחקר המקיף שלהם משתמש במכלול למידת מכונה כדי לחזות את התוצאות בדיוק משופר.
גישת מחקר לחיזוי
1. איסוף נתונים
החוקרים התחילו באיסוף נתונים נרחבים על משחקי אליפות אירופה בעבר. מערך נתונים זה כולל תוצאות משחקים, סטטיסטיקות קבוצתיות, מדדי ביצועי שחקנים וגורמים רלוונטיים אחרים מטורנירים קודמים. בנוסף, הם שילבו נתונים עדכניים של הקבוצה, כגון תוצאות משחק אחרונות, טפסי שחקנים והרכבי קבוצה, כדי להבטיח שהמודל משקף את המידע העדכני ביותר.
2. הנדסת תכונות
הנדסת תכונות הייתה שלב קריטי בתהליך שלהם, שאפשרה להם לחלץ משתנים משמעותיים מהנתונים הגולמיים. תכונות עיקריות הנחשבות במודל כוללות:
- מדדי חוזק צוות, כגון דירוג פיפ"א ודירוגי אלו.
- ביצועים היסטוריים ב טורנירים של אופ"א.
- אחרון מדדי ביצועים, כולל יחסי ניצחון/הפסד והפרשי יעדים.
- סטטיסטיקות ספציפיות לשחקן, כגון שערים שהובקעו, אסיסטים ופעולות הגנה.
3. בחירת דגם
כדי לשפר את הדיוק של התחזיות שלהם, החוקרים השתמשו בגישת אנסמבל, המשלבת מספר מודלים של למידת מכונה. הדגמים העיקריים המשמשים באנסמבל שלהם כוללים:
- יער אקראי: מודל רב-תכליתי לוכד אינטראקציות מורכבות בין משתנים.
- מכונות לשיפור שיפוע (GBM): יעיל לשיפור דיוק החיזוי על ידי התמקדות במקרים שקשה לנבא.
- רשתות עצביות: מסוגל לזהות דפוסים מורכבים בנתונים.
על ידי שילוב של מודלים אלה, האנסמבל ממנף את החוזקות של כל אחד מהם, וכתוצאה מכך מערכת חיזוי חזקה ואמינה יותר.
4. הדרכה ואימות מודל
מודל האנסמבל הוכשר באמצעות נתונים היסטוריים מ אליפות אירופה קודמות של אופ"א. כדי לאמת את ביצועי המודל, החוקרים השתמשו בטכניקות של אימות צולב, והבטיחו שהוא מכליל היטב לנתונים בלתי נראים. שלב זה היה חיוני כדי למנוע התאמת יתר וכדי לאשר שהמודל יכול לחזות במדויק התאמות עתידיות.
5. תחזיות וניתוח
בעזרת המודל המאומן, החוקרים דימו את טורניר יורו 2024 של אופ"א מספר פעמים כדי ליצור תחזיות הסתברותיות עבור כל התאמה. גישה זו לא רק מספקת תחזיות למשחקים בודדים אלא גם מעריכה את הסבירות שכל קבוצה תתקדם בשלבים ובסופו של דבר תנצח בטורניר.
מי יזכה ביורו 2024?
מודל אנסמבל למידת המכונה מאפשר הדמיה של כל המשחקים בשלב הקבוצתי, לקבוע אילו קבוצות עולות לשלבי הנוקאאוט ובסופו של דבר לחזות את המנצח. על ידי הפעלת הדמיות אלו 100,000 פעמים, המודל מייצר הסתברויות זכייה עבור כל צוות.
התוצאות מצביעות על כך צרפת הוא הפייבוריט לזכייה בתואר האירופי, עם הסתברות זכייה של 19.2%. אחריה אנגליה עם סיכוי של 16.7%, וגרמניה המארחת עומדת על 13.7%. תרשים העמודות שלהלן ממחיש את הסתברויות הזכייה של כל הצוותים המשתתפים, עם מידע מפורט יותר זמין בגרסה האינטראקטיבית ברוחב המלא.
ממצאי מפתח
אנסמבל למידת מכונה הפיק כמה תובנות מפתח:
- מועדפים ואנדרדוגים: המודל מדגיש את מעצמות הכדורגל המסורתיות כמתמודדות חזקות תוך זיהוי סוסים אפלים פוטנציאליים שיכולים להפתיע את המעריצים.
- התאמות קריטיות: מפגשים מסוימים בשלב הקבוצות ובסיבובי הנוקאאוט מזוהים כמרכזיים, כאשר תוצאות עשויות להשפיע באופן משמעותי על התקדמות הטורניר.
- השפעת שחקן: לביצועים של שחקנים בודדים, במיוחד מעמדות מפתח, נראה שיש השפעה מהותית על תוצאות המשחק.
סיכום
העבודה של פלוריאן פליצ'ה, אנדראס גרול, לארס מגנוס הוטום, כריסטוף ליי, גונתר שאוברגר, יונאס שטרנמן ואכים זייליס מדגים את היכולות החזקות של למידת מכונה בחיזוי התוצאות של אירועים מורכבים כמו יורו 2024 של UEFA. גישת האנסמבל שלהם, המשלבת מודלים שונים של למידת מכונה, מספקת מערכת חיזוי חזקה ומדויקת המציעה תובנות חשובות לגבי התוצאות הפוטנציאליות של הטורניר.
משאבים
