神经网络世界杯预测

体育频道作者 AFS电竞 / 2020年08月13日

俄罗斯AI预测2018世界杯德国夺冠,彼尔姆国立大学:准确率超80%

随着社会和技术的发展,人工智能变得越来越强大。李世石和柯洁先前与Alphago的战斗在全球范围引起轩然大波。如今,在知识存储,大数据筛选和计算等许多方面,人工智能早已达到可以完全滥用人类的地步。在被称为人类的最后位置的围棋游戏中,人类被击败之后,可以说机器已经学会了思考。

现在俄罗斯世界杯即将来临,我相信您将不得不拭目以待所有足球爱好者。此刻,主要体育频道和杂志经常对世界杯的结果做出预测。预测谁能赢得世界杯已经成为最近的热门话题之一。 Bailey,Paul Octopus和Squid Liu之类的老缠扰者已经搬走了。不管是否允许使用它们,至少它们是根据经验和感受来预测的。

而且,人工智能是“冷血的”,没有经验和感觉,只有大数据和大概率。最近,俄罗斯彼尔姆州立研究大学物理系高级学生Victor Zakopalo建立了可以预测2018年世界杯冠军的神经网络系统。在综合分析各种因素后,人工智能得出结论认为德国将继续保持冠军,巴西将排名第二,阿根廷将排名第三。

有趣的是,人工智能似乎已将其肘部向外弯曲,并对俄罗斯团队的未来持非常乐观的看法。坏消息是俄罗斯队将在32队中排名27。换句话说,俄罗斯队甚至没有资格参加小组赛。那么它如何预测?据称,人工智能拥有者维克多·扎科帕洛(Victor Zakopalo)收集了有关2006年,2010年和2014年世界杯的各种数据。

然后,他过滤并分析了这些数据,找到了几个非常重要的标准,然后将这些标准输入到神经网络系统中,最后获得了2018年世界杯排名的预测数据。对于德国夺冠,巴西,阿根廷分别排在第二和第三,俄罗斯惨淡的分析结果。彼尔姆州立大学表示,此预测的准确性应超过80%。但是我想说足球是圆的,所以一切皆有可能。我预计法国会获胜。你呢

世界杯结果预测:机器学习还是统计算法将更胜一筹?

2018年世界杯即将开始。谁将赢得决赛冠军?机器学习预测巴西,而统计方法则认为德国将获胜。在两支球队中,一支与瑞士队同战,另一支被墨西哥狙击,震惊了无数球迷。

几天前,2018年俄罗斯世界杯拉开了帷幕。第一场比赛是东道国俄罗斯对沙特阿拉伯。成绩固定为5:0。

每届世界杯观看人数最多的赛事是决赛。在2014年巴西世界杯上,东道国巴西出乎意料地沮丧,仅获得第四名而错过了决赛。在今年的世界杯上,许多机构/研究人员都做出了预测:德国将与巴西争夺冠军,巴西赢得冠军的可能性更大。

结合各种预测和民意测验,该冠军几乎肯定会在巴西,德国和阿根廷之间发起。尽管有力的竞争者受到欢迎,但似乎没有什么惊喜。

越来越多地将机器学习和大数据方法用于预测比赛结果,不仅是针对世界杯,而且不仅是针对结果。团队组成,战术选择和球员培训都开始看到机器学习轮廓。对于粉丝和观众来说,人工智能还将为参加/观看体育赛事带来新的体验。

机器学习预测结果:巴西获得冠军

肯尼亚投资银行成吉思资本投资银行的投资银行分析师杰拉德·穆里基(Gerald Muriuki)最近在Medium上宣布,他使用机器学习来预测FIFA 2018的结果,巴西将赢得冠军。

这一结果与Microsoft AI和数据科学专家Sorin Peste的预测一致。

实际上,预测世界杯冠军是一个典型的机器学习问题。您首先要预测每场比赛的获胜者,然后再预测小组赛,半决赛和决赛的获胜者。在此过程中,您需要执行数据集成,特征建模和结果预测。因此,许多机器学习或数据科学家都做了类似的项目。

Muriuki和Peste都基于足球比赛的历史数据建立了机器学习模型,模拟了比赛并预测了这些比赛的结果。

使用逻辑回归进行预测

Muriuki使用了Kaggle的两个数据集,其中包含1872年至2017年的国际足球比赛结果。他首先分析了两个数据集,进行了一些要素工程,为2018年世界杯选择了最相关的要素进行预测,然后控制了一些数据增强。

在选择模型时,Muriuki使用了Logistic回归(一种分类算法)。逻辑回归使用逻辑函数来估计概率,以测量分类因变量与一个或多个自变量之间的关系。简而言之,只要有一组相关数据,逻辑回归就可以预测结果(在世界杯的情况下,是预测结果是赢还是输)。

这是他的模型预测前几场比赛的结果:俄罗斯vs沙特阿拉伯,俄罗斯获胜;乌拉圭vs埃及,乌拉圭获胜;伊朗对摩洛哥,平局。就当前结果而言,第三场的预测结果与实际情况不符。

前16个结果如下:

八分之一决赛将在葡萄牙对巴西和德国对阿根廷之间进行。

最后,巴西对德国,巴西获胜。

使用随机森林进行预测

另一方面,Microsoft的AI和数据科学专家Sorin Peste的预测过程更加复杂。在选择数据时,除了多年来的世界杯结果之外,Peste还使用欧洲杯和奥运会等大型比赛的数据以及这些运动会的胜率分布。

此外,Peste还考虑了游戏的地址,即游戏是在家,在外还是处于与双方无关的中立位置,以及游戏是否“友好”。在玩友善游戏时,目标不是取胜,而是这是观察对手的球员和策略。

在选择模型时,Peste使用了一个随机森林(深度为500),该算法会根据呈现给它的特征生成多个决策树,并且每棵树都是结果是“投票”。随机森林速度快且相当准确,并且可以对泛化误差进行无偏估计,因此不需要交叉验证。

下图显示了1000次迭代后的结果。巴西获胜,阿根廷排名第二。

统计方法:德国战车险胜巴西

当然,除了机器学习之外,还有更多使用大数据方法的预测。KDnuggets的狂热粉丝使用统计方法来预测德国队将赢得冠军。他的步骤如下:

收集信息:

FIFA世界排名:这是所有211个国家橄榄球队的排名系统。使用积分系统,积分是基于FIFA认可的所有国际比赛的结果。但是,这不是最佳系统,并且有许多缺点。

Elo等级:该系统最初是为国际棋联(国际棋联)开发的,旨在为棋手打分。它的复数矩阵根据游戏类型分配分数,并考虑了两边进球差异的差异。它与FIFA之间的主要区别在于,它还计算了友谊赛的次数。

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