作为期待 欧锦赛2024 随着世界杯的临近，足球界热切地等待着哪支球队将捧回奖杯。一组研究人员——弗洛里安·菲利斯, 安德烈亚斯·格罗尔, 拉斯·马格努斯·瓦图姆, 克里斯托弗·莱伊, 冈瑟·沙伯格，乔纳斯·斯特内曼， 和 阿奇姆·泽莱斯—利用机器学习的力量来预测这场声望颇高的锦标赛的结果。他们的综合研究采用了机器学习集成来提高预测结果的准确性。
预测研究方法
1。 数据采集
研究人员首先收集了过去欧洲杯比赛的大量数据。该数据集包括 比赛结果、球队统计数据、球员表现指标以及之前锦标赛的其他相关因素。此外，他们还整合了当前的球队数据，例如最近的比赛结果、球员状态和球队组成，以确保模型反映最新信息。
2.特征工程
特征工程是他们流程中的关键步骤，使他们能够从原始数据中提取有意义的变量。模型中考虑的关键特征包括：
- 团队实力指标，例如 FIFA 排名和 Elo 评级.
- 历史表现 欧足联锦标赛.
- 新产品和 绩效指标，包括胜负比和净胜球数。
- 球员特定统计数据，例如进球数、助攻数和防守动作.
3. 模型选择
为了提高预测的准确性，研究人员采用了集成方法，结合了多种机器学习模型。集成中使用的主要模型包括：
- 随机森林： 捕捉变量之间复杂相互作用的多功能模型。
- 梯度增强机 (GBM)： 通过关注难以预测的实例，可以有效提高预测准确性。
- 神经网络： 能够检测数据中的复杂模式。
通过结合这些模型，集成模型能够充分利用每个模型的优势，从而形成更加稳健、可靠的预测系统。
4.模型训练和验证
集成模型使用以下历史数据进行训练： 上届欧洲足球锦标赛。为了验证模型的性能，研究人员采用了交叉验证技术，确保它能够很好地推广到未见过的数据。这一步对于避免过度拟合和确认模型能够准确预测未来的比赛至关重要。
5.预测与分析
利用训练好的模型，研究人员模拟了 2024 年欧洲杯 多次计算以生成每场比赛的概率预测。这种方法不仅可以预测单场比赛，还可以估计每支球队晋级并最终赢得锦标赛的可能性。
谁将赢得 2024 年欧洲杯？
机器学习集成模型可以模拟小组赛阶段的所有比赛，确定哪些球队晋级淘汰赛阶段，并最终预测获胜者。通过运行这些模拟 100,000 次，模型会为每支球队生成获胜概率.
结果表明 法国 最有可能赢得欧洲冠军，获胜概率为 19.2% . 紧随其后的是英格兰，获胜概率为 16.7%，而东道主德国的获胜概率为 13.7%。 下方的条形图说明了所有参赛队伍的获胜概率，交互式全宽版本中提供了更详细的信息。
主要发现
机器学习集成产生了几个关键见解：
- 热门与冷门： 该模型强调传统足球强队是强有力的竞争者，同时也识别出可能令球迷感到惊喜的潜在黑马。
- 关键比赛： 小组赛和淘汰赛中的某些比赛至关重要，其结果可能会对锦标赛的进程产生重大影响。
- 球员影响： 研究表明，个人球员的表现，尤其是关键位置上的表现，对比赛结果有很大的影响。
结论
的工作 Florian Felice、Andreas Groll、Lars Magnus Hvattum、Christophe Ley、Gunther Schauberger、Jonas Sternemann 和 Achim Zeileis 展示了机器学习在预测 2024 年欧洲杯等复杂赛事结果方面的强大能力。他们的集成方法结合了各种机器学习模型，提供了一个强大而准确的预测系统，为了解锦标赛的潜在结果提供了宝贵的见解。
资源
