Como antecipação para UEFA Euro 2024 constrói, o mundo do futebol aguarda ansiosamente para ver qual time levará para casa o troféu. Um grupo de pesquisadores -Floriano Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, e Achim Zeileis—utilizaram o poder do aprendizado de máquina para prever os resultados deste torneio de prestígio. Seu estudo abrangente emprega um conjunto de aprendizado de máquina para prever os resultados com maior precisão.
Abordagem de pesquisa para previsão
1. Coleção de dados
Os investigadores começaram por recolher dados extensivos sobre jogos anteriores do Campeonato da Europa da UEFA. Este conjunto de dados inclui resultados das partidas, estatísticas da equipe, métricas de desempenho dos jogadores e outros fatores relevantes de torneios anteriores. Além disso, eles integraram dados atuais das equipes, como resultados de partidas recentes, forma dos jogadores e composições das equipes, para garantir que o modelo refletisse as informações mais recentes.
2. Engenharia de recursos
A engenharia de recursos foi uma etapa crítica em seu processo, permitindo extrair variáveis significativas dos dados brutos. Os principais recursos considerados no modelo incluem:
- Indicadores de força da equipe, como Classificações da FIFA e classificações Elo.
- Desempenho histórico em Torneios da UEFA.
- Recentes métricas de desempenho, incluindo taxas de vitórias/perdas e diferenciais de metas.
- Estatísticas específicas do jogador, como gols marcados, assistências e ações defensivas.
3. Seleção do Modelo
Para aumentar a precisão das suas previsões, os investigadores empregaram uma abordagem de conjunto, combinando vários modelos de aprendizagem automática. Os principais modelos usados em seu conjunto incluem:
- Floresta aleatória: Um modelo versátil que captura interações complexas entre variáveis.
- Máquinas de aumento de gradiente (GBM): Eficaz para melhorar a precisão da previsão, concentrando-se em instâncias difíceis de prever.
- Redes neurais: Capaz de detectar padrões intrincados nos dados.
Ao combinar estes modelos, o conjunto aproveita os pontos fortes de cada um, resultando num sistema preditivo mais robusto e confiável.
4. Treinamento e validação do modelo
O modelo ensemble foi treinado usando dados históricos de anteriores Campeonatos da Europa da UEFA. Para validar o desempenho do modelo, os pesquisadores utilizaram técnicas de validação cruzada, garantindo que ele generalizasse bem para dados invisíveis. Esta etapa foi crucial para evitar overfitting e confirmar que o modelo pode prever com precisão correspondências futuras.
5. Previsões e análises
Com o modelo treinado, os pesquisadores simularam o Torneio UEFA Euro 2024 várias vezes para gerar previsões probabilísticas para cada partida. Esta abordagem não só fornece previsões para partidas individuais, mas também estima a probabilidade de cada equipe avançar nas fases e, por fim, vencer o torneio.
Quem ganhará o Euro 2024?
O modelo de conjunto de aprendizado de máquina permite a simulação de todas as partidas da fase de grupos, determinando quais times avançam para a fase eliminatória e, por fim, prevendo o vencedor. Ao executar essas simulações 100,000 vezes, o modelo gera probabilidades de vitória para cada equipe.
Os resultados indicam que França é o favorito para conquistar o título europeu, com probabilidade de vitória de 19.2%. A Inglaterra segue com 16.7% de chances, e a anfitriã Alemanha tem 13.7%. O gráfico de barras abaixo ilustra as probabilidades de vitória para todas as equipes participantes, com informações mais detalhadas disponíveis na versão interativa completa.
Principais conclusões
O conjunto de aprendizado de máquina produziu vários insights importantes:
- Favoritos e azarões: O modelo destaca as potências do futebol tradicional como fortes concorrentes, ao mesmo tempo que identifica potenciais azarões que podem surpreender os torcedores.
- Partidas críticas: Certos confrontos na fase de grupos e nas eliminatórias são identificados como cruciais, com resultados susceptíveis de influenciar significativamente a progressão do torneio.
- Impacto do jogador: O desempenho individual dos jogadores, especialmente em posições-chave, demonstra ter um impacto substancial nos resultados dos jogos.
Conclusão
O trabalho de Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann e Achim Zeileis demonstra as poderosas capacidades da aprendizagem automática na previsão dos resultados de eventos complexos como o UEFA Euro 2024. A sua abordagem conjunta, combinando vários modelos de aprendizagem automática, fornece um sistema de previsão robusto e preciso que oferece informações valiosas sobre os resultados potenciais do torneio.
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