В предвкушении УЕФА ЕВРО 2024 строится, футбольный мир с нетерпением ждет, какая команда заберет домой трофей. Группа исследователей —Флориан Феличе, Андреас Гролл, Ларс Магнус Хваттум, Кристоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Штернеманн, и Ахим Зейлейс— использовали возможности машинного обучения для прогнозирования результатов этого престижного турнира. В их комплексном исследовании используется ансамбль машинного обучения для прогнозирования результатов с повышенной точностью.
Исследовательский подход к прогнозированию
1. Сбор информации
Исследователи начали со сбора обширных данных о прошлых матчах чемпионата Европы УЕФА. Этот набор данных включает в себя результаты матчей, статистика команды, показатели производительности игроков и другие важные факторы из предыдущих турниров.. Кроме того, они интегрировали текущие данные команды, такие как результаты последних матчей, формы игроков и составы команд, чтобы модель отражала самую свежую информацию.
2. Разработка функций
Разработка функций была важным шагом в их процессе, позволившим им извлекать значимые переменные из необработанных данных. Ключевые особенности, рассматриваемые в модели, включают в себя:
- Показатели силы команды, такие как Рейтинги ФИФА и рейтинги Эло.
- Историческое выступление в турниры УЕФА.
- последние показатели производительности, включая соотношение побед/проигрышей и разницу голов.
- Статистика по конкретному игроку, такая как забитые голы, передачи и защитные действия..
3. Выбор модели
Чтобы повысить точность своих прогнозов, исследователи применили ансамблевый подход, объединив несколько моделей машинного обучения. Основные модели, используемые в их ансамбле, включают:
- Случайный лес: Универсальная модель, отражающая сложные взаимодействия между переменными.
- Машины повышения градиента (GBM): Эффективен для повышения точности прогнозирования за счет сосредоточения внимания на труднопрогнозируемых экземплярах.
- Нейронные сети: Способен обнаруживать сложные закономерности в данных.
Объединив эти модели, ансамбль использует сильные стороны каждой, в результате чего получается более устойчивая и надежная система прогнозирования.
4. Обучение и проверка модели
Модель ансамбля была обучена с использованием исторических данных из предыдущий чемпионат Европы УЕФА. Чтобы проверить эффективность модели, исследователи использовали методы перекрестной проверки, гарантируя, что она хорошо обобщается на невидимые данные. Этот шаг имел решающее значение, чтобы избежать переобучения и подтвердить, что модель может точно предсказывать будущие совпадения.
5. Прогнозы и анализ
С помощью обученной модели исследователи смоделировали Турнир Евро-2024. несколько раз для создания вероятностных прогнозов для каждого матча. Этот подход не только дает прогнозы на отдельные матчи, но и оценивает вероятность того, что каждая команда пройдет этапы и в конечном итоге выиграет турнир.
Кто выиграет Евро-2024?
Модель ансамбля машинного обучения позволяет моделировать все матчи группового этапа, определять, какие команды выходят в плей-офф, и в конечном итоге предсказывать победителя. Запуская эти симуляции 100,000 XNUMX раз модель генерирует вероятности победы для каждой команды..
Результаты показывают, что Франция является фаворитом на титул чемпиона Европы с вероятностью победы 19.2%. Далее следует Англия с шансом 16.7%, а принимающая Германия - 13.7%. На гистограмме ниже показаны вероятности победы для всех участвующих команд, а более подробная информация доступна в интерактивной полноэкранной версии.
Ключевые результаты
Ансамбль машинного обучения позволил сделать несколько ключевых выводов:
- Фавориты и аутсайдеры: Модель выделяет традиционные футбольные команды как сильных соперников, а также выявляет потенциальных «темных лошадок», которые могут удивить болельщиков.
- Критические матчи: Определенные матчи группового этапа и раундов плей-офф считаются ключевыми, их результаты могут существенно повлиять на ход турнира.
- Влияние игрока: Показано, что результативность отдельных игроков, особенно на ключевых позициях, оказывает существенное влияние на исход матча.
Заключение
Работа Флориан Феличе, Андреас Гролл, Ларс Магнус Хваттум, Кристоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Штернеманн и Ахим Цейлейс демонстрирует мощные возможности машинного обучения в прогнозировании результатов сложных событий, таких как Евро-2024. Их ансамблевый подход, объединяющий различные модели машинного обучения, обеспечивает надежную и точную систему прогнозирования, которая дает ценную информацию о потенциальных результатах турнира.
Ресурсы
