W oczekiwaniu na Euro 2024 buduje, świat futbolu z niecierpliwością czeka, która drużyna zabierze do domu trofeum. Grupa badaczy —Floriana Felice, Andreas Groll, Larsa Magnusa Hvattuma, Christophe Ley, Gunthera Schaubergera, Jonasa Sternemanna, i Achima Zeileisa— wykorzystali moc uczenia maszynowego do prognozowania wyników tego prestiżowego turnieju. W ich kompleksowym badaniu wykorzystano zespół uczenia maszynowego do przewidywania wyników ze zwiększoną dokładnością.
Podejście badawcze do prognozowania
1. Zbieranie danych
Badacze rozpoczęli od zebrania obszernych danych na temat poprzednich meczów Mistrzostw Europy UEFA. Ten zbiór danych zawiera wyniki meczów, statystyki drużyn, wskaźniki wydajności zawodników i inne istotne czynniki z poprzednich turniejów. Dodatkowo zintegrowali aktualne dane zespołu, takie jak wyniki ostatnich meczów, formy zawodników i składy drużyn, aby mieć pewność, że model odzwierciedla najnowsze informacje.
2. Inżynieria cech
Inżynieria cech była kluczowym krokiem w procesie, umożliwiającym wyodrębnienie znaczących zmiennych z surowych danych. Kluczowe cechy uwzględnione w modelu obejmują:
- Wskaźniki siły zespołu, takie jak Rankingi FIFA i rankingi Elo.
- Historyczny występ w Turnieje UEFA.
- Niedawny wskaźniki wydajności, w tym współczynniki wygranych/przegranych i różnice bramek.
- Statystyki specyficzne dla gracza, takie jak zdobyte bramki, asysty i akcje obronne.
3. Wybór modelu
Aby zwiększyć dokładność swoich przewidywań, badacze zastosowali podejście zespołowe, łącząc wiele modeli uczenia maszynowego. Podstawowe modele użyte w ich zespole to:
- Losowy las: Wszechstronny model, który rejestruje złożone interakcje między zmiennymi.
- Maszyny do wzmacniania gradientu (GBM): Skutecznie poprawia dokładność przewidywań poprzez skupienie się na trudnych do przewidzenia przypadkach.
- Sieci neuronowe: Potrafi wykryć skomplikowane wzorce w danych.
Łącząc te modele, zespół wykorzystuje mocne strony każdego z nich, tworząc solidniejszy i niezawodny system predykcyjny.
4. Trenowanie i walidacja modeli
Model zespołowy został przeszkolony na podstawie danych historycznych z poprzednich Mistrzostw Europy UEFA. Aby zweryfikować wydajność modelu, badacze wykorzystali techniki weryfikacji krzyżowej, zapewniając dobre uogólnienie na niewidoczne dane. Ten krok był kluczowy, aby uniknąć nadmiernego dopasowania i potwierdzić, że model może dokładnie przewidzieć przyszłe dopasowania.
5. Prognozy i analiza
Wykorzystując wyszkolony model, badacze dokonali symulacji Turniej UEFA Euro 2024 wielokrotnie, aby wygenerować prognozy probabilistyczne dla każdego dopasowania. Takie podejście nie tylko zapewnia przewidywania dotyczące poszczególnych meczów, ale także szacuje prawdopodobieństwo, że każda drużyna przejdzie przez kolejne etapy i ostatecznie wygra turniej.
Kto wygra Euro 2024?
Model zespołowy uczenia maszynowego pozwala na symulację wszystkich meczów fazy grupowej, określenie, które drużyny awansują do fazy pucharowej i ostatecznie wytypowanie zwycięzcy. Uruchamiając te symulacje Model generuje 100,000 XNUMX razy prawdopodobieństwo wygranej dla każdej drużyny.
Wyniki wskazują, że Francja jest faworytem do zdobycia tytułu mistrza Europy, z prawdopodobieństwem wygranej wynoszącym 19.2%. Na drugim miejscu znajduje się Anglia z 16.7% szans, a Niemcy – gospodarze – 13.7%. Poniższy wykres słupkowy ilustruje prawdopodobieństwa wygranej dla wszystkich uczestniczących drużyn, a bardziej szczegółowe informacje są dostępne w interaktywnej wersji o pełnej szerokości.
Kluczowe wnioski
Zespół zajmujący się uczeniem maszynowym opracował kilka kluczowych spostrzeżeń:
- Faworyci i słabsi: Model podkreśla tradycyjne potęgi piłkarskie jako silnych rywali, jednocześnie identyfikując potencjalne ciemne konie, które mogą zaskoczyć fanów.
- Mecze krytyczne: Niektóre pojedynki w fazie grupowej i rundach pucharowych są uznawane za kluczowe, a ich wyniki mogą znacząco wpłynąć na przebieg turnieju.
- Wpływ gracza: Wykazano, że indywidualne występy zawodników, szczególnie na kluczowych pozycjach, mają istotny wpływ na wyniki meczów.
Podsumowanie
Praca Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann i Achim Zeileis demonstruje potężne możliwości uczenia maszynowego w prognozowaniu wyników złożonych wydarzeń, takich jak UEFA Euro 2024. Ich kompleksowe podejście, łączące różne modele uczenia maszynowego, zapewnia solidny i dokładny system przewidywania, który zapewnia cenny wgląd w potencjalne wyniki turnieju.
Zasoby
