Makine öğrenmesi algoritmaları spor puanlarını veya oyunları tahmin edebilir mi?

İyi bir yan proje yapabileceğini düşündüğüm çeşitli NFL veri setlerine sahibim, ancak onlarla henüz bir şey yapmadım.

Bu siteye gelmek makine öğrenme algoritmaları hakkında düşünmemi sağladı ve onların futbol oyunlarının sonucunu tahmin etmede ne kadar iyi olabileceğini merak ediyorum.

Bana öyle geliyor ki, tespit edilebilecek bazı eğilimler var gibi görünüyor - 3. ve 1. sıralarda, teorik olarak güçlü bir şekilde geri koşan güçlü bir takım , topu o durumda kullanma eğiliminde olmalı .

Puanlama tahmin etmek daha zor olabilir, ancak kazanan takım olabilir.

Benim sorum, bunların bir makine öğrenme algoritmasına atılacak iyi sorular olup olmadığıdır. Binlerce insan daha önce denemiş olabilir, ama sporun doğası güvenilmez bir konu.

Futbol (ve genel olarak spor) hakkında bir algoritmaya atılmak ve neyin ortaya çıktığını görmek harika olacak birçok güzel soru var. İşin zor yanı, algoritmaya neyin atılacağını bilmek .

İyi bir RB'ye sahip bir takım, rakiplerin muhtemelen kaçmayı bekleyeceği için 3. ve kısa devreyi geçebilir. Bu yüzden, bazı değerli sonuçlar elde etmek için, sorunu daha küçük parçalara böler ve bunları makinelere atarken istatistiksel olarak analiz ederdim.

Aynı şeyi yapmaya çalışan birkaç tane iyi web sitesi var, onları kontrol etmeli ve size yardımcı olmak için buldukları her şeyi kullanmalısınız:

• Futbol Yabancılar
• Gelişmiş Futbol Analitiği

Ve eğer gerçekten Spor Verileri Analizi'ni keşfetmek istiyorsanız, kesinlikle Sloan Spor Konferansı videolarını kontrol etmelisiniz . Youtube'da yayılan birçoğu var.

Evet. Neden olmasın?! Her oyunda her spor dalında çok fazla veri kaydedildiği için, verilerin akıllı kullanımı, oyuncu performansıyla ilgili önemli bilgiler edinmemize neden olabilir.

Bazı örnekler:

• Beyzbol : Moneyball (Moneyball kitabının bir uyarlaması) filminde Brad Pitt, oyuncu istatistiklerini analiz eden ve çok iyi performans gösteren bir ekiple ortaya çıkan bir karakter oynuyor! Oakland Atletizm beyzbol takımının gerçek hayat hikayesinin bir tasviri idi. Daha fazla bilgi için, http://www.theatlantic.com/entertainment/archive/2013/09/forget-2002-this-years-oakland-as-are-the-real-em-moneyball-em-team/279927/
• Kriket : SAP Labs, 2014 IPL Şampiyonası'nı kazanmaya devam eden Kolkata Knight Riders ekibine 2014 Hint Premier Ligi müzayedesinde satın alacak etki oyuncuları hakkında fikir veren bir açık artırma analiz aracı buldu . Daha fazla bilgi için, http://scn.sap.com/community/hana-in-memory/blog/2014/06/10/sap-hana-academy-cricket-demo--how-sap-hana-powered-the -kolkata-şövalye binici-to-IPL ile şampiyonluk

Bu yüzden, evet, oyuncu kayıtlarının istatistiksel analizi bize hangi oyuncuların daha yüksek performans göstereceği ve hangi oyuncuların performans göstermeyeceği konusunda fikir verebilir . Böylece, makine öğrenmesi, istatistiksel analizin yakın bir kuzeni olan bir oyun değiştirici olduğu kanıtlanacaktır.

Kesinlikle yapabilirler. Seni güzel bir gazeteye hedefleyebilirim . Bir keresinde futbol ligi sonuç tahmin algoritması uygulaması için kullandım, öncelikle bahisçilere karşı bir değere sahip olmayı hedefledim.

Bildiri özetinden:

Bir ligdeki tüm takımların zamana bağlı becerilerini tahmin etmek ve gelecek hafta sonu futbol maçlarını tahmin etmek için bir Bayesian dinamik genelleştirilmiş modeli.

Anahtar Kelimeler:

Dinamik Modeller, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller, Grafik Modeller, Markov Zinciri Monte Carlo Yöntemleri, Futbol Maçlarının Tahmini

Alıntı:

Rue, Havard ve Oyvind Salvesen. "Bir ligde futbol maçlarının tahmini ve retrospektif analizi." Kraliyet İstatistik Kurumu Dergisi: Seri D (İstatistikçi) 49.3 (2000): 399-418.

Makine öğrenimi ve istatistiksel teknikler öngörüyü iyileştirebilir, ancak gerçek sonucu kimse tahmin edemez.

Birkaç ay önce 2014 NCAA Turnuvasını tahmin etme konusunda bir karmaşa yarışması oldu . İnsanların ne yaptığı ve hangi sonuçları elde ettikleri hakkında daha iyi bir fikir edinmek için Rekabet Forumu'nu okuyabilirsiniz.

Daha önce spor sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenme tekniklerinin uygulanabileceği gösterilmiştir. Basit google arama size bir sürü sonuç vermelidir.

Ancak, aynı zamanda (NFL btw için) çok karmaşık tahmin modellerinin, basit tahmin modellerinin, insanları sorgulama veya kalabalık bilgisini kullanarak bahis bilgisini kullanarak, hepsinin aynı veya daha az performans gösterdiği gösterilmiştir. Kaynak: “ Cevabı bildiğiniz zaman her şey açıktır - sağduyu nasıl başarısız olur ”, Bölüm 7, Duncan Watts.

Michael Maouboussin, "Başarı Denklemi" adlı kitabında, şans da dahil olmak üzere, spor da dahil olmak üzere çeşitli çabalardaki yeteneklerden farklılaşıyor. Aslında, sporu farklı sporlarda performansa katkıda bulunan şansla (r. 23) sıralıyor ve futboldaki performansın yaklaşık 2 / 3'ü beceriye bağlı. Bunun aksine, MM'nin tekniğini Formula 1 yarışındaki performansı analiz etmek için kullandım ve% 60'ının beceriye atfedilebildiğini gördüm (beklediğimden daha az).

Bununla birlikte, bu tür bir analizin yeterince ayrıntılı ve hazırlanmış bir özellik setinin, ML algoritmalarının, NFL ekiplerinin performansını, belki de oyun seviyesine kadar bile olsa, etkiden dolayı önemli bir varyansın var olacağı konusunda uyarıda bulunmasına izin vereceği anlamına geldiği anlaşılıyor. Oyunda şans.

Bu konuda biraz okudum ve aşağıdaki blogu düşündüm:

http://fellgernon.tumblr.com/post/46117939292/predicting-who-will-win-a-nfl-match-at-half-time#.UtehM7TWtQg

Bu blog, yarım saat sonra zaten bir NFL maçı tahmini ile ilgileniyor. Tahmin, basit GLM modeliyle% 80 doğrudur.

Bunun futbol için uygun olup olmadığını bilmiyorum.

Bu alanda biraz araştırma yaptım. Markov zincirlerinin, çeşitli spor dallarında oyun puanlama dinamiklerini öngörmek için iyi çalıştığını ilk sıraya koydum.

Burada daha ayrıntılı olarak okuyabilirsiniz: http://www.epjdatascience.com/content/3/1/4

Tahmin edemezler, ama size en olası sonucu söyleyebilirler. Etienne - Dünya Kupasını Wolfram Dili ile Kimlerin Kazanacağını Tahmin Etme konusunda bu tür bir yaklaşım hakkında bir çalışma var . Bu çok ayrıntılı bir çalışmadır, tahminleri almak için kullanılan tüm metodolojileri kontrol edebilirsiniz.

Yeterince ilginç, 15 karşılaşmanın 11'i doğru oldu!

Tahmin edilebileceği gibi, Brezilya% 42,5 kazanma ihtimali ile favori. Bu çarpıcı sonuç, Brezilya’nın hem Elo’da en yüksek Elo sıralamasına sahip olması hem de evde oynamasından kaynaklanıyor.

(Hadi Brezilya'ya gidelim!)

Birçok insan cevaplarında tahmin edilebilecek şeyler hakkında vurguladı. Şimdi, derin öğrenme tutkusuyla, örneğin, zamana dayalı spor problemlerinin sonuçlarını tahmin etmek için RNN'leri (örneğin, LSTM) kullanabilirsiniz. Bunlar sanat harikası ve geleneksel modelleri eller aşağı yendi.