Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen mit Hilfe von Machine Learning

Conceitos Básicos

Maschinelles Lernen hat sich als gängiger Ansatz zur Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen etabliert. Dieser Beitrag bietet einen Überblick über verfügbare Datensätze, Modelltypen und -merkmale sowie Evaluierungsmethoden in diesem Anwendungsbereich.

Resumo

Dieser Beitrag gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand und mögliche zukünftige Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen.
Die Haupterkenntnisse sind:

Gradient-Boosted-Tree-Modelle wie CatBoost, die auf fußballspezifischen Bewertungen wie pi-Bewertungen angewendet werden, liefern derzeit die besten Ergebnisse auf Datensätzen, die nur Tore als Spielmerkmale enthalten.
Es muss ein gründlicherer Vergleich der Leistung von Deep-Learning-Modellen und Random Forest auf einer Reihe von Datensätzen mit unterschiedlichen Arten von Merkmalen durchgeführt werden.
Neue Bewertungssysteme, die sowohl Spieler- als auch Teamebenen-Informationen sowie zusätzliche Informationen aus z.B. raum-zeitlichen Tracking- und Ereignisdaten einbeziehen, könnten weiter untersucht werden.
Die Interpretierbarkeit von Modellen zur Vorhersage von Spielergebnissen muss verbessert werden, damit sie für das Teammanagement nützlicher sind.

Estatísticas

Die Wahrscheinlichkeit, dass Team i Team j schlägt, ist gegeben durch: 1 / (1 + 10^-((Ri(t)-Rj(t))/400)).
Der Elo-Rating-Wert eines Teams i kann ausgedrückt werden als Ri = 400 * log10(si), wobei si die Bradley-Terry-Stärke des Teams i ist.
Die erwartete Toranzahl des Heimteams i ist gegeben durch: αH / (1 + exp(-βH(oH - dA) - γH)), wobei oH und dA die Angriffs- und Verteidigungsstärken des Heim- und Auswärtsteams sind.

Citações

"Maschinelles Lernen hat sich als gängiger Ansatz zur Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen etabliert, und der Literaturbestand in diesem Bereich ist in den letzten anderthalb Jahrzehnten erheblich gewachsen."
"Während Gradient-Boosted-Tree-Modelle wie CatBoost, die auf fußballspezifischen Bewertungen wie pi-Bewertungen angewendet werden, derzeit die besten Ergebnisse auf Datensätzen liefern, die nur Tore als Spielmerkmale enthalten, muss ein gründlicherer Vergleich der Leistung von Deep-Learning-Modellen und Random Forest auf einer Reihe von Datensätzen mit unterschiedlichen Arten von Merkmalen durchgeführt werden."

Principais Insights Extraídos De

Machine Learning for Soccer Match Result Prediction

by Rory Bunker,... às arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07669.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnten neue Bewertungssysteme, die sowohl Spieler- als auch Teamebenen-Informationen sowie zusätzliche Informationen aus z.B. raum-zeitlichen Tracking- und Ereignisdaten einbeziehen, die Vorhersagegenauigkeit weiter verbessern?

Neue Bewertungssysteme, die sowohl Spieler- als auch Teamebenen-Informationen sowie zusätzliche Informationen aus raum-zeitlichen Tracking- und Ereignisdaten einbeziehen, könnten die Vorhersagegenauigkeit weiter verbessern, indem sie eine umfassendere und detailliertere Analyse ermöglichen. Durch die Integration von Spieler- und Teamdaten können individuelle Leistungen und Teamdynamiken besser berücksichtigt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie diese neuen Bewertungssysteme die Vorhersagegenauigkeit verbessern könnten:

Individualisierte Leistungsbewertung: Durch die Berücksichtigung von Spielerdaten wie Laufleistung, Ballbesitz, Passgenauigkeit und Torschüssen können individuelle Leistungen genauer bewertet werden. Dies ermöglicht eine präzisere Einschätzung des Einflusses einzelner Spieler auf das Spielgeschehen.

Teamdynamik: Die Integration von Teamebenen-Informationen wie Teamchemie, taktischen Formationen und Spielstrategien kann dazu beitragen, die Interaktionen zwischen Spielern und die Leistung des Teams als Ganzes besser zu verstehen. Dies kann zu fundierteren Vorhersagen führen.

Spatiotemporale Daten: Die Einbeziehung von raum-zeitlichen Tracking-Daten, die die Bewegungen der Spieler und den Ball während des Spiels verfolgen, ermöglicht eine detaillierte Analyse der Spielstruktur und -dynamik. Dies kann dazu beitragen, Muster im Spielverlauf zu identifizieren und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Muster zu treffen.

Ereignisdaten: Informationen über spezifische Ereignisse während eines Spiels wie Tore, Fouls, Karten und Eckbälle können dazu beitragen, Schlüsselmomente zu identifizieren, die das Spiel beeinflussen. Die Berücksichtigung dieser Ereignisdaten in den Bewertungssystemen kann zu präziseren Vorhersagen führen.

Durch die Kombination dieser verschiedenen Datenquellen und die Entwicklung komplexer Modelle, die diese Informationen integrieren, können neue Bewertungssysteme geschaffen werden, die eine verbesserte Vorhersagegenauigkeit für Fußballspiel-Ergebnisse ermöglichen.

Welche Gegenargumente gibt es gegen die Verwendung von Gradient-Boosted-Tree-Modellen für die Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen?

Obwohl Gradient-Boosted-Tree-Modelle wie XGBoost und CatBoost in der Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen gute Leistungen gezeigt haben, gibt es einige Gegenargumente gegen ihre Verwendung:

Komplexität: Gradient-Boosted-Tree-Modelle sind relativ komplexe Modelle, die eine umfangreiche Rechenleistung und Ressourcen erfordern. Dies kann zu längeren Trainingszeiten und höheren Berechnungskosten führen.

Overfitting: Aufgrund ihrer Komplexität besteht die Gefahr des Overfittings, insbesondere wenn die Modelle nicht angemessen reguliert werden. Overfitting kann dazu führen, dass das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist und daher schlechte Vorhersagen für neue Daten liefert.

Interpretierbarkeit: Gradient-Boosted-Tree-Modelle sind oft als "Black-Box" -Modelle bekannt, was bedeutet, dass es schwierig sein kann, die Entscheidungsfindung des Modells zu interpretieren. Dies kann zu Vertrauensproblemen führen, insbesondere wenn die Vorhersagen für wichtige Entscheidungen herangezogen werden.

Datenvoraussetzungen: Gradient-Boosted-Tree-Modelle erfordern in der Regel eine große Menge an Trainingsdaten, um optimale Leistungen zu erzielen. Wenn die Datenqualität nicht hoch ist oder die Daten unvollständig sind, kann dies die Vorhersagegenauigkeit beeinträchtigen.

Alternative Modelle: Es gibt auch andere Modelle wie Random Forests, Support Vector Machines und neuronale Netzwerke, die für die Vorhersage von Fußballspiel-Ergebnissen verwendet werden können. Es ist wichtig, verschiedene Modelle zu vergleichen und das am besten geeignete für den spezifischen Anwendungsfall auszuwählen.

Wie könnte die Interpretierbarkeit von Modellen zur Vorhersage von Spielergebnissen genutzt werden, um das Teammanagement bei taktischen Entscheidungen zu unterstützen?

Die Interpretierbarkeit von Modellen zur Vorhersage von Spielergebnissen kann einen erheblichen Mehrwert für das Teammanagement bieten, indem sie taktische Entscheidungen fundierter und datengestützt macht. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Interpretierbarkeit genutzt werden kann, um das Teammanagement bei taktischen Entscheidungen zu unterstützen:

Identifizierung von Schlüsselmerkmalen: Durch die Interpretation der Modelle können die wichtigsten Merkmale identifiziert werden, die sich auf den Spielausgang auswirken. Dies kann Trainern und Managern helfen, die Leistungsfaktoren zu verstehen, die den größten Einfluss auf das Ergebnis haben.

Spielanalysen: Die Interpretation der Modelle kann dazu beitragen, vergangene Spiele zu analysieren und Muster im Spielverlauf zu erkennen. Dies ermöglicht es Trainern, Stärken und Schwächen des Teams sowie des Gegners zu identifizieren und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.

Spielerbewertung: Durch die Interpretation der Modelle können individuelle Spielerleistungen bewertet werden. Dies kann Trainern helfen, die Leistung jedes Spielers genauer zu beurteilen und fundierte Entscheidungen über Aufstellungen und Spielerwechsel zu treffen.

Taktische Entscheidungen: Basierend auf den interpretierten Modellen können taktische Entscheidungen getroffen werden, die auf datengestützten Erkenntnissen beruhen. Dies kann die Entwicklung von Spielstrategien, Formationen und Spielzügen unterstützen, um die Erfolgschancen des Teams zu maximieren.

Durch die Nutzung der Interpretierbarkeit von Vorhersagemodellen können Trainer und Manager wertvolle Einblicke gewinnen, die es ihnen ermöglichen, informierte Entscheidungen zu treffen und die Leistung ihres Teams zu optimieren.