Som väntan på UEFA Euro 2024 bygger, väntar fotbollsvärlden ivrigt på att se vilket lag som tar hem trofén. En grupp forskare—Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann, och Achim Zeileis—har använt kraften i maskininlärning för att förutsäga resultatet av denna prestigefyllda turnering. Deras omfattande studie använder en maskininlärningsensemble för att förutsäga resultaten med ökad noggrannhet.
Forskningsmetod för prognoser
1. Datainsamling
Forskarna började med att samla in omfattande data om tidigare UEFA-EM-matcher. Denna datauppsättning inkluderar matchresultat, lagstatistik, spelarprestationsstatistik och andra relevanta faktorer från tidigare turneringar. Dessutom integrerade de aktuell lagdata, såsom senaste matchresultat, spelarformer och lagsammansättningar, för att säkerställa att modellen återspeglar den senaste informationen.
2. Funktionsteknik
Funktionsteknik var ett kritiskt steg i deras process, vilket gjorde det möjligt för dem att extrahera meningsfulla variabler från rådata. Huvudfunktioner som beaktas i modellen inkluderar:
- Lagstyrkaindikatorer, som t.ex FIFA-ranking och Elo-betyg.
- Historisk prestation i UEFA-turneringar.
- Senaste prestationsmått, inklusive vinst/förlust-förhållanden och målskillnader.
- Spelarspecifik statistik, såsom gjorda mål, assist och defensiva åtgärder.
3. Val av modell
För att förbättra noggrannheten i sina förutsägelser använde forskarna en ensemblemetod som kombinerade flera maskininlärningsmodeller. De primära modellerna som används i deras ensemble inkluderar:
- Random Forest: En mångsidig modell som fångar komplexa interaktioner mellan variabler.
- Gradient Boosting Machines (GBM): Effektivt för att förbättra prediktionsnoggrannheten genom att fokusera på svårförutsägbara instanser.
- Neurala nätverk: Kan upptäcka intrikata mönster i data.
Genom att kombinera dessa modeller utnyttjar ensemblen styrkorna hos var och en, vilket resulterar i ett mer robust och tillförlitligt prediktivt system.
4. Modellutbildning och validering
Ensemblemodellen tränades med hjälp av historiska data från tidigare UEFA-EM. För att validera modellens prestanda använde forskarna korsvalideringstekniker för att säkerställa att den generaliserar väl till osynliga data. Detta steg var avgörande för att undvika övermontering och för att bekräfta att modellen exakt kan förutsäga framtida matcher.
5. Förutsägelser och analys
Med den tränade modellen simulerade forskarna UEFA Euro 2024-turnering flera gånger för att generera probabilistiska prognoser för varje match. Detta tillvägagångssätt ger inte bara förutsägelser för individuella matcher utan uppskattar också sannolikheten för att varje lag går vidare genom stadierna och slutligen vinner turneringen.
Vem vinner EM 2024?
Ensemblemodellen för maskininlärning möjliggör simulering av alla matcher i gruppfasen, avgör vilka lag som går vidare till knockout-stadierna och slutligen förutsäga vinnaren. Genom att köra dessa simuleringar 100,000 XNUMX gånger genererar modellen vinnarsannolikheter för varje lag.
Resultaten tyder på det Frankrike är favorit att vinna den europeiska titeln, med vinstsannolikhet på 19.2%. England följer efter med 16.7 % chans, och värdtyskland står på 13.7 %. Stapeldiagrammet nedan illustrerar vinstsannolikheterna för alla deltagande lag, med mer detaljerad information tillgänglig i den interaktiva fullbreddsversionen.
Viktiga resultat
Maskininlärningsensemblen gav flera viktiga insikter:
- Favoriter och underdogs: Modellen lyfter fram traditionella fotbollskraftverk som starka utmanare samtidigt som den identifierar potentiella mörka hästar som kan överraska fansen.
- Kritiska matchningar: Vissa matchups i gruppspelet och knockoutomgångar identifieras som avgörande, med utfall som sannolikt kommer att avsevärt påverka turneringens utveckling.
- Spelarpåverkan: Individuella spelarprestationer, särskilt från nyckelpositioner, har visat sig ha en betydande inverkan på matchresultat.
Slutsats
Arbetet med Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann och Achim Zeileis visar maskininlärningens kraftfulla kapacitet för att förutsäga utfallet av komplexa evenemang som UEFA Euro 2024. Deras ensemblemetod, som kombinerar olika maskininlärningsmodeller, ger ett robust och exakt förutsägelsessystem som ger värdefulla insikter om turneringens potentiella utfall.
Resurser
