Beklenti olarak UEFA Euro 2024 Futbol dünyası kupayı hangi takımın evine götüreceğini sabırsızlıkla bekliyor. Bir grup araştırmacı...Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Günther Schauberger, Jonas Sternemann, ve Achim Zeileis—bu prestijli turnuvanın sonuçlarını tahmin etmek için makine öğreniminin gücünden yararlandık. Kapsamlı çalışmaları, sonuçları daha yüksek doğrulukla tahmin etmek için bir makine öğrenimi topluluğu kullanıyor.
Tahminde Araştırma Yaklaşımı
1. Veri koleksiyonu
Araştırmacılar geçmiş UEFA Avrupa Şampiyonası maçlarına ilişkin kapsamlı veriler toplayarak işe başladılar. Bu veri kümesi şunları içerir: maç sonuçları, takım istatistikleri, oyuncu performansı ölçümleri ve önceki turnuvalardan elde edilen diğer ilgili faktörler. Ayrıca modelin en son bilgileri yansıtmasını sağlamak için son maç sonuçları, oyuncu formları ve takım kompozisyonları gibi güncel takım verilerini de entegre ettiler.
2. Özellik Mühendisliği
Özellik mühendisliği, süreçlerinde kritik bir adımdı ve ham verilerden anlamlı değişkenler elde etmelerine olanak tanıyordu. Modelde dikkate alınan temel özellikler şunlardır:
- Takım gücü göstergeleri, örneğin FIFA sıralamaları ve Elo derecelendirmeleri.
- Tarihsel performans UEFA turnuvaları.
- Son Kazanma/kaybetme oranları ve hedef farkları da dahil olmak üzere performans ölçümleri.
- Atılan goller, asistler ve savunma eylemleri gibi oyuncuya özel istatistikler.
3. Model Seçimi
Tahminlerinin doğruluğunu artırmak için araştırmacılar, birden fazla makine öğrenimi modelini birleştiren bir topluluk yaklaşımı kullandılar. Topluluklarında kullanılan birincil modeller şunları içerir:
- Rastgele Orman: Değişkenler arasındaki karmaşık etkileşimleri yakalayan çok yönlü bir model.
- Gradyan Arttırma Makineleri (GBM): Tahmin edilmesi zor örneklere odaklanarak tahmin doğruluğunu iyileştirmede etkilidir.
- Nöral ağlar: Verilerdeki karmaşık kalıpları tespit edebilme yeteneğine sahiptir.
Topluluk, bu modelleri birleştirerek her birinin güçlü yönlerinden yararlanıyor ve sonuçta daha sağlam ve güvenilir bir tahmin sistemi ortaya çıkıyor.
4. Model Eğitimi ve Doğrulaması
Topluluk modeli, geçmiş veriler kullanılarak eğitildi. önceki UEFA Avrupa Şampiyonası. Modelin performansını doğrulamak için araştırmacılar çapraz doğrulama tekniklerini kullanarak modelin görünmeyen verilere iyi bir şekilde genellenmesini sağladılar. Bu adım, aşırı uyumdan kaçınmak ve modelin gelecekteki eşleşmeleri doğru şekilde tahmin edebildiğini doğrulamak için çok önemliydi.
5. Tahminler ve Analiz
Eğitilen model ile araştırmacılar, UEFA Euro 2024 turnuvası Her maç için olasılıksal tahminler oluşturmak için birden çok kez. Bu yaklaşım yalnızca bireysel maçlar için tahminler sağlamakla kalmaz, aynı zamanda her takımın aşamalar boyunca ilerleyerek sonuçta turnuvayı kazanma olasılığını da tahmin eder.
Euro 2024'ü Kim Kazanacak?
Makine öğrenimi topluluğu modeli, grup aşamasındaki tüm maçların simülasyonuna, hangi takımların eleme aşamalarına ilerleyeceğini belirlemeye ve sonuçta kazananı tahmin etmeye olanak tanır. Bu simülasyonları çalıştırarak Model 100,000 kez her takım için kazanma olasılıkları üretiyor.
Sonuçlar gösteriyor ki Fransa Avrupa şampiyonluğunu kazanmanın favorisi, kazanma olasılığı yüksek 19.2%. İngiltere %16.7 şansla onu takip ederken, ev sahibi Almanya %13.7 şansla onu takip ediyor. Aşağıdaki çubuk grafik, tüm katılımcı takımların kazanma olasılıklarını göstermektedir; etkileşimli tam genişlikte sürümde daha ayrıntılı bilgiler mevcuttur.
Önemli bulgular
Makine öğrenimi topluluğu birkaç önemli öngörü üretti:
- Favoriler ve Zayıflar: Model, geleneksel futbol güçlerini güçlü rakipler olarak öne çıkarırken aynı zamanda taraftarları şaşırtabilecek potansiyel karanlık atları da belirliyor.
- Kritik Maçlar: Grup aşamasındaki ve eleme turlarındaki bazı eşleşmeler çok önemli olarak tanımlanıyor ve sonuçların turnuvanın ilerleyişini önemli ölçüde etkilemesi muhtemel.
- Oyuncu Etkisi: Özellikle kilit pozisyonlardaki bireysel oyuncu performansının maç sonuçları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu görülüyor.
Sonuç
Çalışmaları Florian Felice, Andreas Groll, Lars Magnus Hvattum, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Jonas Sternemann ve Achim Zeileis UEFA Euro 2024 gibi karmaşık etkinliklerin sonuçlarını tahmin etmede makine öğreniminin güçlü yeteneklerini ortaya koyuyor. Çeşitli makine öğrenimi modellerini birleştiren topluluk yaklaşımları, turnuvanın potansiyel sonuçlarına ilişkin değerli bilgiler sunan sağlam ve doğru bir tahmin sistemi sağlıyor.
Kaynaklar
