Som forventning til UEFA Euro 2024 bygger, venter fotballverdenen spent på å se hvilket lag som tar med seg trofeet. En gruppe forskere—Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, og Achim Zeileis—har brukt kraften til maskinlæring for å forutsi resultatene av denne prestisjetunge turneringen. Deres omfattende studie bruker et maskinlæringsensemble for å forutsi resultatene med økt nøyaktighet.
Forskningstilnærming til prognoser
1. Datainnsamling
Forskerne begynte med å samle omfattende data om tidligere UEFA-EM-kamper. Dette datasettet inkluderer kampresultater, lagstatistikk, spillerprestasjonsmålinger og andre relevante faktorer fra tidligere turneringer. I tillegg integrerte de gjeldende lagdata, som nylige kampresultater, spillerformer og lagsammensetninger, for å sikre at modellen gjenspeiler den nyeste informasjonen.
2. Feature Engineering
Funksjonsteknikk var et kritisk trinn i prosessen deres, og gjorde det mulig for dem å trekke ut meningsfulle variabler fra rådataene. Nøkkelfunksjoner som vurderes i modellen inkluderer:
- Lagstyrkeindikatorer, som f.eks FIFA-rangeringer og Elo-rangeringer.
- Historisk ytelse i UEFA-turneringer.
- Nylig ytelsesberegninger, inkludert vinn/tap-forhold og målforskjeller.
- Spillerspesifikk statistikk, for eksempel scorede mål, assists og defensive handlinger.
3. Valg av modell
For å forbedre nøyaktigheten av spådommene deres, brukte forskerne en ensembletilnærming, som kombinerte flere maskinlæringsmodeller. De primære modellene som brukes i deres ensemble inkluderer:
- Tilfeldig skog: En allsidig modell som fanger opp komplekse interaksjoner mellom variabler.
- Gradient Boosting Machines (GBM): Effektivt for å forbedre prediksjonsnøyaktigheten ved å fokusere på forekomster som er vanskelige å forutsi.
- Nevrale nettverk: I stand til å oppdage intrikate mønstre i dataene.
Ved å kombinere disse modellene utnytter ensemblet styrken til hver, noe som resulterer i et mer robust og pålitelig prediktivt system.
4. Modellopplæring og validering
Ensemblemodellen ble trent opp ved hjelp av historiske data fra tidligere UEFA-EM. For å validere modellens ytelse brukte forskerne kryssvalideringsteknikker, for å sikre at den generaliserer godt til usynlige data. Dette trinnet var avgjørende for å unngå overfitting og for å bekrefte at modellen nøyaktig kan forutsi fremtidige kamper.
5. Prediksjoner og analyse
Med den trente modellen simulerte forskerne UEFA Euro 2024-turnering flere ganger for å generere sannsynlige prognoser for hver kamp. Denne tilnærmingen gir ikke bare spådommer for individuelle kamper, men estimerer også sannsynligheten for at hvert lag går videre gjennom etappene og til slutt vinner turneringen.
Hvem vinner EM 2024?
Ensemblemodellen for maskinlæring gir mulighet for simulering av alle kamper i gruppefasen, bestemmer hvilke lag som går videre til knockoutstadiene og til slutt tipper vinneren. Ved å kjøre disse simuleringene 100,000 XNUMX ganger genererer modellen vinnersannsynligheter for hvert lag.
Resultatene tyder på det Frankrike er favoritt til å vinne den europeiske tittelen, med vinnersannsynlighet på 19.2%. England følger etter med 16.7 % sjanse, og vert Tyskland står på 13.7 %. Søylediagrammet nedenfor illustrerer vinnersannsynlighetene for alle deltakende lag, med mer detaljert informasjon tilgjengelig i den interaktive versjonen i full bredde.
Hovedfunnene
Maskinlæringsensemblet ga flere viktige innsikter:
- Favoritter og underdogs: Modellen fremhever tradisjonelle fotballkraftverk som sterke utfordrere, samtidig som den identifiserer potensielle mørke hester som kan overraske fansen.
- Kritiske treff: Visse kamper i gruppespillet og knockout-runder er identifisert som sentrale, med utfall som sannsynligvis vil påvirke turneringens progresjon betydelig.
- Spillerpåvirkning: Individuelle spillerprestasjoner, spesielt fra nøkkelposisjoner, har vist seg å ha en betydelig innvirkning på kampresultatene.
Konklusjon
Arbeidet til Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann og Achim Zeileis demonstrerer de kraftige egenskapene til maskinlæring i å forutsi utfallet av komplekse hendelser som UEFA Euro 2024. Deres ensembletilnærming, som kombinerer ulike maskinlæringsmodeller, gir et robust og nøyaktig prediksjonssystem som gir verdifull innsikt i turneringens potensielle utfall.
Ressurser
