用于 UEFA EURO 2020 的混合机器学习预测
机器学习
2021-06-11 v1 应用统计
摘要
三种用于足球比赛预测的先进统计排名方法与若干其他预测变量结合于一个混合机器学习模型中。即：基于历史比赛的每支球队能力估计；基于博彩共识的每支球队能力估计；基于球员在主俱乐部和国家队个人表现的平均正负球员评分；以及进一步的球队协变量（如市场价值、球队结构）和国家特定社会经济因素（人口、GDP）。所提出的组合方法用于从 2004-2016 年四届 previous UEFA EURO 比赛中学习进球数，然后应用于当前信息以预测即将到来的 UEFA EURO 2020。基于所得估计，反复模拟该赛事并获得所有球队的获胜概率。随机森林模型看好当前世界冠军法国，获胜概率 14.8%，先于英格兰（13.5%）和西班牙（12.3%）。此外，我们提供所有球队在所有赛事阶段的生存概率。
引用
@article{arxiv.2106.05799,
title = {Hybrid Machine Learning Forecasts for the UEFA EURO 2020},
author = {Andreas Groll and Lars Magnus Hvattum and Christophe Ley and Franziska Popp and Gunther Schauberger and Hans Van Eetvelde and Achim Zeileis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05799},
year = {2021}
}
备注
Keywords: UEFA EURO 2020, Football, Machine Learning, Team abilities, Sports tournaments. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1906.01131, arXiv:1806.03208