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世界杯结果预测,2018FIFA世界杯足球比赛,哪个国家会踢进前四强,谁

世界杯结果预测

2018FIFA世界杯足球比赛,哪个国家会踢进前四强,谁

  再回到今年世界杯的AI预测赛事结果,以高盛集团为例,他采用AI技术,综合每个球队的小组表现、球员的个人表现、往年世界杯战绩等信息,利用机器学习模型将这些数据与2005年以来的世界杯和欧洲杯比赛得分进行对比,然后,他们还对世界杯进行了100万次模拟,最终预测结果显示,巴西最终将在决赛中击败德国。

  回想世界杯开赛前,机构发布的预测结果大多是巴西大热门,西班牙有希望等论调。而百度、微软准确率近乎100%的预测,都是在基于上一场比赛结果的基础上预测下一场。大数据的策略是发现,以及猜测、印证的循环逼近过程,一般只会设定一个大方向,算法模型都可能在执行的过程中做大幅度调整。这才有了他们在赛前预测巴西,赛中算准德国的两种预测。

  人类天生对于未来可能会发生的事一直有很浓厚的兴趣,古代有夜观天象的预言家,当代则有各式各样的预测方式如统计分析、大数据、人工智能,最近全球最火的预测莫过于在俄罗斯开打的2018FIFA世界杯足球比赛,哪个国家会踢进前四强,谁又能夺下本届冠军?球迷、预测或分析机构也各有拥护者,德国、巴西、法国、西班牙都是被点名最有机会夺冠的国家。

  而高盛集团(GoldmanSachs)则强调运用AI预测,以球队和球员的比赛历史,建立20万个模型、运算超过100万场模拟比赛,预测曾勇夺5次世界杯冠军的巴西队夺下本届冠军的机率最大,其次则为法国和德国,但并不看好其他呼声很高的阿根廷、西班牙。另外,奥地利因斯布鲁克大学(UniversityofInnsbruck)的研究人员则统计26家博弈公司的数据,预测巴西夺冠机率最高、其次为德国和西班牙。

  从1998年开始,高盛从来没放弃过预测每一次世界杯的冠军,但是准确率却不太尽如人意。这次为了“雪耻”,高盛官方称使用了20万个统计模型,包括单个球员的数据,到近期巴西队的表现,再到数万次的模拟比赛,从而得出巴西最有可能赢得俄罗斯世界杯冠军的结论。经济模型显示,巴西夺冠的概率为18.5%,领先于法国的11.3%、德国的10.7%以及葡萄牙的9.4%。一如往年,高盛仍然对巴西队情有独钟,但如果这次巴西仍然失败,可能就要怪高盛的“乌鸦嘴”了吧。

2018年6月8日,来自多特蒙德工业大学,根特大学和慕尼黑工业大学的四位研究人员A.Groll等人发表了一篇关于arXiv预测结果的研究论文。2018年FIFA世界杯采用著名的人工智能算法,随机森林RandomForest和泊松排序算法Poissonrankingalgorithm[3]。这篇论文于6月14日,也就是世界杯揭幕战俄罗斯对阵沙特阿拉伯的前几天在线发表。他们使用的数据集涵盖了过去四届FIFA世界杯2002-2014的所有比赛。他们预测西班牙将成为冠军,其次是德国队和巴西队的亚军。

  这次,高盛的AI算法综合了各团队和球员个体的特点和最近表现,利用机器学习模型将这些数据与2005年以来的世界杯和欧洲杯比赛得分进行对比,并且进行了100万次的模拟比赛,最终预测结果是:法国、巴西、葡萄牙和德国将打入半决赛,巴西最终将在决赛中击败德国。

  有不同的方法来预测FIFA世界杯的结果。在团队能力和获胜赔率方面模拟配对比较中的每一场比赛。Zeileis,Leitner和Hornik2018使用了相同的技术,他们预测巴西将以18.6%的概率赢得2018年FIFA世界杯,其次是德国15.8%和西班牙12.5%[1]。

  针对本届世界杯的16场淘汰赛的预测,准确度达到了100%。而今年频频爆冷的小组赛阶段,百度对比赛结果的预测准确率也达到了58.33%,这一结果高于微软语音助手Cortana和必应搜索联合得出的56.25%的准确率。但是100%的准确度也只是猜胜负,德国和巴西7:1的结果就和百度预测的,德国将会以微弱的优势赢下巴西51%对49%,二者相去甚远。

  这次世界杯15胜1败的战果是,就上一场比赛结果对下场比赛的预测。而早在2013年12月,微软研究院就“高瞻远瞩”,声称开发了一款Excel软件,用大数据来预测2014年世界杯。预测结果是:巴西将夺冠,夺冠率达到22.5%,远远高于其他对手,如今似乎没人拿出来打脸了。

  谷歌在上一届也就是2014年的世界杯,建立统计模型并使用机器学习来预测赛事结果。Google建构的模型则包含了以下几个数据源:一是OPTA的数据,涵盖了职业足球联赛的多个赛季、世界杯的小组赛,二是自家工程师建构的实力排名,三是前往巴西球赛现场加油的粉丝数量,由于运动赛事中主场优势(hometeamadvantage)是相当重要的因子,因此谷歌透过此数据来取代模型中简单的主场优势。当年谷歌在16强的8场比赛全部命中,但在预测谁能踢进前四强时,则错了一场德法之战。

  高盛利用机器学习技术运行了多达20万个模型(果然有钱!),挖掘参加世界杯的各支球队的数据以及各个球员的属性,帮助分析师预测具体的比赛分数。然后高盛模拟了世界杯比赛的上百万种可能结果,并计算了每支球队晋级的概率。

  雅虎预测德国将打败葡萄牙,而西班牙将击败荷兰,而最后的冠军是巴西。可怜被雅虎提到的两只会获胜的队伍,西班牙和巴西都已耻辱性的比分被打败。据说社交网络数据可以预测传染病和犯罪现场,这是因为传染病和犯罪现场中可以利用社交网络发布内容的客观成分,而且大量分散的信息组织起来形成了意义。但雅虎把它用到预测足球比赛上,显然被网友们的情绪误导了。

  有趣的是,人工智能的预测结果却差强人意。赛前,高盛集团利用数据挖掘、机器学习和计量经济学对比赛结果进行了百万次模拟,从而预测出每轮比赛中的胜利者。高盛最后得出结论:决赛中,巴西队会击败卫冕冠军德国队,最终捧起大力神杯。

  摆在保罗面前只有两个选择:两只分别贴着德国国旗与阿根廷国旗的透明鱼缸。保罗在思考良久之后,慢悠悠的爬到贴着德国旗帜的鱼缸内,“德国赢定了!”紧接着,章鱼保罗变成了所有球迷的心头所爱,在整个世界杯比赛上8次预测8次猜中,成为名副其实的“预言帝”。

  我们将首先加载截至2018年4月的国际足联排名数据集和一个包含从这里获得的比赛小组赛阶段的数据集。国际足联排名较高的球队将被视为比赛的“最爱”,因此,由于世界杯比赛中没有“主场”或“客场”球队,他们将被定位在“home_teams”栏目下。然后,我们根据每个团队的排名位置将团队添加到新的预测数据集中。下一步将创建虚拟变量并部署机器学习模型。

  得出的最终结论是:德国队、巴西队和西班牙队将分别成为今年世界杯前三名,其中夺冠概率分别高达24%、19.8%和16.1%。之后依次是英格兰、法国和比利时队,夺冠概率分别是8.5%、7.3%和5.3%。不同于扎科派洛对俄罗斯球队的预测,瑞银预测,东道主俄罗斯队将小组出线、闯入十六强,但随后输给西班牙队或葡萄牙队而被淘汰。

  研究团队将关于球队特征、球员个人和最近球队表现的数据提供给四种不同类型的机器学习模型,以分析每场比赛得分的进球数量。然后,模型通过2005年以来的世界杯和欧洲杯比赛得分来了解这些特点和目标之间的关系。通过循环选择各种变量组合,研究团队了解到哪些特征对于成功至关重要,之后使用该模型来预测在每次可能遇到的比赛中的进球数量,并最终确定获胜者。

  作为2018世界杯东道主的俄罗斯也凑了把预测球赛的热闹。据上周的《今日俄罗斯》报道称,俄罗斯彼尔姆国立大学研究人员VictorZakopala创建了一个神经网络,预测了本届世界杯各球队的胜率。VictorZakopala称预测足球队赢得比赛一直都非常困难,特别是当两只劲旅狭路相逢时。因此除了一些常见的可能影响比赛结果的因素外,Victor还将球员身价、天气状况、受伤情况、教练年龄、球员身型等作为参数输入到神经网络中,而且还采用了2006、2010和2014过去三届世界杯的数据信息。

  世界杯预测之所以困难的最大原因:情况差异大,推论易有偏差。不同于足球职业队每年的赛程时间、对战球队、上场的球员都有很高的一致性,世界杯是每四年才举办一次,8年、4年前的世界杯跟现在的情况几乎不一样,包括参加的国家队、每个球队的11位球员、主客场等,而且这些球员很少一起比赛,不熟悉彼此的套路,就算是参加多届的球员,随着年纪变化,现在的体力也跟过去比赛时的情况不同,尽管在分析时使用了很多的历届的数据,“但用历史资料推未来,容易有bias(偏差),”受访者表示。

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