Это было ожидаемо, поскольку признаки класса В лучше соответствовали функции плотности вероятности Гаусса, и было несколько функций, между которыми наблюдалась высокая корреляция. Характеристики Streak и Weighted Streak нормализованы таким образом, что их значения находятся в диапазоне от нуля до единицы. Удары в створ ворот – это еще более эффективный показатель результативности, поскольку он показывает превосходство команд, которые наносят большее количество ударов в створ ворот. Таким образом, значения признаков рассчитываются на уровне каждого сезона, а не на уровне всей базы данных. Это позволит довести до максимума эффективность тренировочного процесса и минимизировать риски травм. К следующему сезону у нас была полностью интегрированная система, связывающая метрики с тренировочным процессом.
Таким образом, одним из наиболее важных аспектов нашего исследования был отбор признаков, которые могли бы помочь в прогнозировании результатов конкретного футбольного матча. Как наше понимание проблемной области, так и наш прогностический анализ показывают, что выбор правильного набора признаков имеет первостепенное значение. В разделе 4 описаны методы машинного обучения, которые используются для выполнения прогнозов. В разделе 2 обсуждается разработка соответствующих признаков для выполнения прогнозирования. Schumaker et al. (2016) использовали настроения в твитах, которые они собирали, для прогнозирования результатов матча, а также для принятия решений о ставках.
Команды, использующие AI анализ подбора персонала сообщают об улучшении точности определения талантов на 40%. Недавние исследования показывают, что команды используют AI отслеживание здоровья снизили уровень травматизма на 32% и сократили время восстановления на 28%. Автоматизированные функции системы берут на себя основную работу, обрабатывая видеоматериалы матчей и организуя ключевые моменты в удобные плейлисты. Это платформа анализа производительности упрощает сложную задачу анализа игры, превращая часы отснятого материала в полезную информацию всего за 8 часов. Возможности платформы по отслеживанию производительности включают покадровый анализ, измерение углов и отслеживание моделей движений с поразительной точностью в 92% по сравнению с системами премиум-класса. В основе Kinovea лежит технология анализа движений , предлагающая точные функции отслеживания видео, которые помогают анализировать спортивные движения.
Сочетание биомеханических данных с ключевыми показателями эффективности создает всесторонний взгляд на возможности и потенциал спортсмена. Интеграция биомеханики с анализом данных еще больше повышает эффективность стратегий улучшения результатов. Это понимание помогает выявить области, где можно улучшить эффективность, что приводит к лучшим общим спортивным результатам.
Как аналитика появилась в футболе
Появление подобных данных в широком доступе помогает сократить пропасть между тренерами, сложность анализа стадий плей-офф аналитиками, клубами – с одной стороны, и болельщиками – с другой, так как это дает понимание происходящих на футбольном поле процессов. Очень важно, что это частая тема разговоров среди тренерских штабов. Акцент на отражении таких фундаментальных аспектов игры с помощью данных сыграл решающую роль в новом релизе массива объединенных данных от Stats Perform. Схему расположения игроков команды принято записывать в фазе позиционной обороны, поскольку при атаке схема зачастую непостоянна. Большинство футбольных болельщиков привыкло знакомиться со стартовыми формациями, но расположение команды динамично в течение матча.
Следить за прогрузами на поздней стадии бесполезно, поскольку уже давно включилась толпа «попанов». Он не может адекватно и своевременно отреагировать на новости, поскольку не следит, а если и следит, не способен интерпретировать. Недалекий беттер заходит на сайт БК, смотрит в роспись и принимает некое решение о ставке, основываясь исключительно по значению котировок на данный момент. Эта тенденция будет только усиливаться, поскольку в условиях нарастающей конкуренции даже минимальное преимущество, полученное через аналитику, может стать решающим. К 2025 году ожидается внедрение систем поддержки принятия решений прямо во время игры — тренеры будут получать аналитические подсказки через носимые устройства.
Мы наблюдали несколько высоких значений корреляции в рейтинговой статистике и, таким образом, добились повышения производительности, исключив эти предикторы. Для достижения лучших результатов мы оптимизировали модели с помощью отбора/перебора признаков и настройки гиперпараметров. Мы протестировали наш набор признаков используя наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, рандом форест и градиентного бустинга.
Использование таких данных позволяет получать более подробную картину матча и изучать различные факторы, влияющие на результат. Сегодня аналитики используют большие объёмы информации, чтобы оценивать действия команд, индивидуальные показатели игроков и особенности различных игровых ситуаций. Следует проводить различие между индивидуальными и командными видами спорта, поскольку в индивидуальном виде спорта приходится анализировать меньше переменных, а окружающая среда гораздо более контролируема. В конце концов, мы должны помнить, что большие данные используются для дополнения знаний спортивных профессионалов. Часть, известная как «визуализация», является ключевой для эффективности процесса. Очистка и обработка данных обычно выполняются с помощью языков программирования, таких как R или Python.
Подобный анализ определяет эффективность команд в типичных игровых моментах. При использовании такого оборудования во время матчей, тренеры видят, как работает каждый игрок, чтобы принимать решения о стратегических заменах. Эти данные используются для разработки персональных планов тренировок. Таким образом, значения коэффициента, представленные в таблице 8, относятся к периоду с 6 по 38 игровую неделю в английской Премьер-лиге. Где – количество потенциальных исходов, – прогнозируемый исход в позиции , а – наблюдаемый результат в позиции .
«Мы всегда использовали формации как способ описания общей структуры команды. «Сделать простой пас без риска или банально сохранить мяч иногда может быть лучшим решением для игрока, но мы, часто находясь на трибунах, критикуем игроков, когда они отдают пасы назад, а ведь это могло быть лучшим решением. В конечном счете, француз принял правильное решение, которое имело наибольшую вероятность завершиться голом. Третьим важным аспектом является модель прогнозирования паса, которая позволяет лучше понять процесс принятия решений игроком. «В последнее время всё чаще подобные данные встречается у других провайдеров, но мы хотели сделать это с помощью компьютерного зрения и автоматизированного процесса. Важно отметить, что новый релиз Stats Perform предполагает создание автоматизированного процесса с помощью компьютерного зрения, позволяющего предоставлять эту информацию пользователю в режиме реального времени.
Ответы на частые вопросы по Результатам на матч
Некоторыми из наиболее важных параметров, которые необходимо было оптимизировать для нашей модели случайного леса, были количество построенных деревьев, критерий разбиения, максимальная глубина каждого дерева и минимальное разбиение выборки. Поэтому мы использовали поиск по сетке для оптимизации наших гиперпараметров и обнаружили, что он дает наилучший набор значений для наших гиперпараметров, хотя это и требует больших вычислительных затрат. Для нашего анализа мы использовали два ядра, а именно линейное ядро и радиально-базисное ядро (RBF). Они используют трюк ядра для эффективной работы в случаях нелинейной классификации. SVM – это набор алгоритмов, которые чрезвычайно эффективны при работе с пространствами признаков большой размерности.
Одна из главных задач — создание систем, которые будут автоматически анализировать игру и в реальном времени предоставлять тренерскому штабу рекомендации. Ожидается, что в ближайшие годы появятся еще более совершенные инструменты, способные обеспечить глубокое понимание игровых процессов и повысить уровень подготовки команд на качественно новый уровень. Это помогает повысить эффективность тренировочного цикла и быстрее достигать поставленных целей. Данные с носимых устройств и медицинский мониторинг дают возможность каждый тренировочный процесс адаптировать под индивидуальные особенности спортсмена. Интеграция новых технологий в процесс анализа сменила традиционные подходы к разработке игровых планов и тактик. Данные от трекинга используются не только для оценки текущей игры, но и для планирования тактических ходов, оптимизации расстановок и определения зон риска.
Тем не менее, в футболе нельзя исключать сюрпризы, и Манчестер Юнайтед, несмотря на кадровые потери, также имеет шансы на успех Это помогает увидеть не только предстоящие трудности, но и возможности для команды, делая прогнозы более точными и обоснованными. Команды с напряженным графиком, участвующие в нескольких турнирах, часто страдают от усталости игроков, что влияет на их игру.
Все они подходят и наблюдают за микроусредненной кривой для анализа общей точности классификатора. Несмотря на то, что ROC-кривые обычно используются для бинарной классификации, их можно распространить на многоклассовую классификацию, применив соотношение “один против всех”. Анализ ROC-кривой в некоторых отношениях более полезен и эффективен, чем использование индивидуального коэффициента ошибок, поскольку он измеряется только для одного порога классификации, в то время как первый метод строит графики для каждого дискриминационного порога. Мы также обнаружили высокую важность признака формы, которая оказалась гораздо более важной, чем другие наши признаки. Мы заметили (рис. 7), что только два из наиболее эффективных признака не были инженерными (рейтинговая статистика), что говорит о том, что разработка признаков имеет решающее значение при прогнозном анализе футбольных матчей. Мы провели анализ важности объектов, записав среднее снижение индекса Джини путем разбиения по заданному предиктору, причем большее снижение указывает на более высокую важность объекта.