Як очікування для Євро 2024 будує, футбольний світ з нетерпінням чекає, яка команда забере додому трофей. Група дослідників -Флоріан Феліче, Андреас Гролл, Ларс Магнус Хваттум, Крістоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Стернеманн, та Ахім Цайлейс— скористалися можливостями машинного навчання для прогнозування результатів цього престижного турніру. У їх комплексному дослідженні використовується комплекс машинного навчання для прогнозування результатів з підвищеною точністю.
Дослідницький підхід до прогнозування
1. Збір даних
Дослідники почали зі збору великої кількості даних про минулі матчі чемпіонату Європи УЄФА. Цей набір даних включає результати матчів, статистику команд, показники продуктивності гравців та інші важливі фактори з попередніх турнірів. Крім того, вони інтегрували дані поточної команди, такі як результати останніх матчів, форми гравців і склади команд, щоб переконатися, що модель відображає останню інформацію.
2. Особливість інженерії
Розробка функцій була критичним кроком у їхньому процесі, що дозволяло їм витягувати значущі змінні з необроблених даних. Ключові особливості моделі включають:
- Показники сили команди, наприклад Рейтинги FIFA та рейтинги Elo.
- Історична вистава в Турніри УЄФА.
- недавній показники продуктивності, включаючи співвідношення виграшів/програшів і різницю в голах.
- Специфічна статистика гравця, наприклад забиті голи, результативні передачі та захисні дії.
3. Вибір моделі
Щоб підвищити точність своїх прогнозів, дослідники застосували ансамблевий підхід, об’єднавши кілька моделей машинного навчання. Основні моделі, які використовуються в їхньому ансамблі, включають:
- Випадковий ліс: Універсальна модель, яка фіксує складні взаємодії між змінними.
- Машини для посилення градієнта (GBM): Ефективний для підвищення точності передбачення, зосереджуючись на важко передбачуваних випадках.
- Нейронні мережі: Здатність виявляти складні закономірності в даних.
Поєднуючи ці моделі, ансамбль використовує сильні сторони кожної з них, створюючи більш надійну та надійну систему прогнозування.
4. Навчання та перевірка моделі
Модель ансамблю була навчена з використанням історичних даних з попередній чемпіонат Європи УЄФА. Щоб перевірити продуктивність моделі, дослідники використали методи перехресної перевірки, щоб гарантувати, що вона добре узагальнює невидимі дані. Цей крок був вирішальним, щоб уникнути переобладнання та підтвердити, що модель може точно передбачати майбутні збіги.
5. Прогнози та аналіз
За допомогою навченої моделі дослідники змоделювали Турнір УЄФА Євро-2024 кілька разів, щоб створити імовірнісні прогнози для кожного матчу. Цей підхід не лише забезпечує прогнози для окремих матчів, але й оцінює ймовірність того, що кожна команда пройде етапи та зрештою виграє турнір.
Хто виграє Євро-2024?
Ансамблева модель машинного навчання дозволяє симулювати всі матчі на груповій фазі, визначаючи, які команди пройдуть до стадії плей-офф, і остаточно прогнозувати переможця. За допомогою цих симуляцій 100,000 XNUMX разів модель генерує ймовірність перемоги для кожної команди.
Результати свідчать про це Франція є фаворитом на виграш чемпіонату Європи з імовірністю виграшу 19.2%. Далі йде Англія з шансом 16.7%, а Німеччина – 13.7%. На гістограмі нижче показано ймовірність перемоги для всіх команд-учасниць, а більш детальна інформація доступна в інтерактивній повноформатній версії.
Ключові висновки
Ансамбль машинного навчання зробив кілька ключових висновків:
- Фаворити та аутсайдери: Модель висвітлює традиційних футбольних центрів як сильних суперників, а також визначає потенційних темних конячок, які можуть здивувати вболівальників.
- Критичні збіги: Певні матчі на груповому етапі та плей-офф вважаються ключовими, результати яких можуть суттєво вплинути на хід турніру.
- Вплив гравця: Показано, що результативність окремих гравців, особливо на ключових позиціях, має істотний вплив на результати матчу.
Висновок
Робота о Флоріан Феліче, Андреас Гролл, Ларс Магнус Хваттум, Крістоф Лей, Гюнтер Шаубергер, Йонас Стернеманн та Ахім Цайлейс демонструє потужні можливості машинного навчання для прогнозування результатів складних подій, таких як Євро-2024. Їхній комплексний підхід, який поєднує різні моделі машинного навчання, забезпечує надійну та точну систему прогнозування, яка пропонує цінну інформацію про потенційні результати турніру.
Ресурси
