期待として UEFAユーロ2024 試合が進むにつれ、サッカー界はどのチームが優勝トロフィーを持ち帰るのかを熱心に待ち望んでいる。研究者グループはフロリアン・フェリーチェ, アンドレアス・グロル, ラース・マグナス・フヴァトゥム, クリストフ・レイ, ギュンター・シャウベルガー、ヨナス・スターネマン、 と アヒム・ゼイレイス—この名誉あるトーナメントの結果を予測するために、機械学習の力を活用しました。彼らの包括的な研究では、機械学習アンサンブルを採用して、より高い精度で結果を予測しています。
予測への研究アプローチ
1。 データ収集
研究者たちはまず、過去のUEFA欧州選手権の試合に関する膨大なデータを収集することから始めた。このデータセットには、 試合結果、チーム統計、選手のパフォーマンス指標、および過去のトーナメントのその他の関連要素さらに、最近の試合結果、選手の調子、チーム構成などの現在のチームデータを統合し、モデルが最新の情報を反映するようにしました。
2.特徴エンジニアリング
特徴エンジニアリングは、生データから意味のある変数を抽出できるようにするプロセスにおける重要なステップでした。モデルで考慮された主な特徴は次のとおりです。
- チームの強さの指標、例えば FIFAランキングとイロレーティング.
- 過去の実績 UEFAトーナメント.
- 最近の 勝敗率やゴール差などのパフォーマンス指標。
- 得点、アシスト、守備行動などの選手固有の統計.
3.モデルの選択
予測の精度を高めるために、研究者らは複数の機械学習モデルを組み合わせたアンサンブルアプローチを採用しました。アンサンブルで使用された主なモデルは次のとおりです。
- ランダム フォレスト: 変数間の複雑な相互作用を捉える多目的モデル。
- グラディエントブースティングマシン (GBM): 予測が難しい事例に焦点を当てることで予測精度を向上させるのに効果的です。
- ニューラル ネットワーク: データ内の複雑なパターンを検出することができます。
これらのモデルを組み合わせることで、それぞれの長所が活用され、より堅牢で信頼性の高い予測システムが実現します。
4. モデルのトレーニングと検証
アンサンブルモデルは、以下の歴史的データを使用してトレーニングされました。 前回のUEFA欧州選手権モデルのパフォーマンスを検証するために、研究者はクロス検証技術を利用して、モデルが未知のデータにうまく一般化されることを確認しました。このステップは、過剰適合を回避し、モデルが将来の試合を正確に予測できることを確認するために重要でした。
5. 予測と分析
研究者らは訓練されたモデルを使って、 UEFAユーロ2024大会 これを複数回実行して、各試合の確率予測を生成します。このアプローチでは、個々の試合の予測だけでなく、各チームがステージを勝ち進み、最終的にトーナメントで優勝する可能性も推定します。
ユーロ2024の優勝者は誰でしょうか?
機械学習アンサンブルモデルは、グループステージのすべての試合のシミュレーションを可能にし、どのチームがノックアウトステージに進むかを判断し、最終的に勝者を予測します。これらのシミュレーションを実行することで 100,000万回繰り返して、モデルは各チームの勝利確率を生成する。.
結果は次のことを示しています フランス ヨーロッパのタイトルを獲得する最有力候補であり、優勝確率は 19.2％. イングランドが16.7%の確率で続き、開催国ドイツは13.7%となっている。 下の棒グラフは、参加するすべてのチームの勝利確率を示しています。より詳細な情報は、インタラクティブな全幅バージョンでご覧いただけます。
主な発見
機械学習アンサンブルにより、いくつかの重要な洞察が得られました。
- 優勝候補と劣勢候補: このモデルは、伝統的なサッカー強豪チームを強力な候補として浮き彫りにするとともに、ファンを驚かせる可能性のあるダークホースの可能性も特定している。
- 重要な試合: グループステージとノックアウトラウンドの特定の対戦は極めて重要とされており、その結果はトーナメントの進行に大きな影響を与える可能性があります。
- プレーヤーへの影響: 特に重要なポジションの選手の個々のパフォーマンスは、試合の結果に大きな影響を与えることが示されています。
まとめ
の仕事 フロリアン・フェリーチェ、アンドレアス・グロール、ラース・マグヌス・ヴァトゥム、クリストフ・レイ、ギュンター・シャウベルガー、ヨナス・シュテルネマン、アヒム・ツァイレイス UEFA Euro 2024 のような複雑なイベントの結果を予測する上で、機械学習の強力な機能を実証しています。さまざまな機械学習モデルを組み合わせたアンサンブル アプローチにより、トーナメントの潜在的な結果に関する貴重な洞察を提供する堅牢で正確な予測システムが実現します。
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