Вы когда-нибудь задумывались, как комментаторы могут так точно рассказывать о форме игрока или быстро обобщать ключевые статистические данные во время игры? Спортивная аналитика творит чудеса, позволяя любителям спорта собирать, оценивать и принимать взвешенные решения для повышения производительности.
Машинное обучение играет ключевую роль в этом процессе, поскольку оно может анализировать данные о игроках и матчах для выявления скрытых закономерностей. Наблюдая за этими закономерностями, тренеры теперь могут разрабатывать персонализированные планы игр для своих игроков.
В современную эпоху спорта аналитика используется для того, чтобы помочь командам определить способы более разумных тренировок, выявить игроков для набора и, по сути, спланировать свои стратегии.
Основы машинного обучения в спорте
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая создаёт системы, обучающиеся на основе данных. В спорте машинное обучение должно управлять и обрабатывать различные типы данных для выполнения таких задач, как прогнозирование и поиск закономерностей. Например, модели компьютерного зрения могут обрабатывать игровые видео для автоматического отслеживания местоположения игроков и мяча.
Эти алгоритмы используют различные характеристики, такие как скорость, дистанция удара, биометрические данные и т. д., для прогнозирования на основе данных. По мере добавления большего количества данных со временем эти модели обычно улучшаются. Предварительная обработка данных и разработка функций являются очень важными шагами для представления правильной информации этим моделям, которые можно переучивать каждый сезон по мере появления новых данных о матчах.
Типы алгоритмов машинного обучения, используемых в спорте
- Обучение с учителем: использует алгоритмы (например, регрессионные алгоритмы, такие как линейный, полиномиальный, регрессор решений и другие) на существующих маркированных данных для прогнозирования результатов (выигрыш/проигрыш) или конкретной статистики игроков (голы, владения мячом и т. д.).
- Обучение без учителя: использует методы кластеризации и ассоциации для определения потенциальных мест размещения в группах или стилях игры у игроков.
- Обучение с подкреплением: охватывает стратегии обучения через процессы обратной связи методом проб и ошибок на основе системы вознаграждений, например, тактики, смоделированные в играх.
- Глубокое обучение: может анализировать очень сложные данные, такие как формы сигналов, включая распознавание действий по видео или анализ данных датчиков.
Каждый из них может служить определённой цели. Роль моделей и методов с учителем состоит в том, чтобы предсказывать числовые значения или классификации. Роль обучения без учителя — выявлять группы или скрытые закономерности (роли) в структуре среди игроков. Обучение с подкреплением может моделировать полные игровые стратегии. Глубокие сети могут решать сложные задачи с большим количеством измерений, такие как уникальные изображения или временные ряды. Использование некоторых комбинаций этих методов может предоставить более полную информацию/вывод, что может повысить производительность.
Источники данных в спорте
Спортивная аналитика использует несколько типов данных. Показатели производительности (очки, голы, результативные передачи, пасы) поступают из официальных протоколов игр и журналов событий. Носимые устройства (GPS-трекеры, акселерометры, пульсометры и умная одежда) предоставляют биометрические данные, такие как скорость, ускорение и частота сердечных сокращений.
Видеокамеры и системы видеослежения с автоматическим и обученным ручным кодированием обеспечивают наблюдение за движениями, построениями и траекториями мяча. Данные болельщиков и социальных сетей предоставляют информацию, связанную с вовлечением болельщиков, настроениями и просмотром. Подключённые датчики стадиона (IoT) могут записывать шум болельщиков, температуру или данные о погоде. Медицинские записи, записи о травмах и финансовые данные (зарплаты и бюджеты) также предоставляют данные для аналитики. Все эти наборы данных требуют тщательной интеграции. Когда они синтезируются вместе, такие источники предлагают более полную картину данных о командах, игроках, поведении болельщиков и лигах.
Практическое занятие: прогнозирование результатов матчей с помощью машинного обучения
Импорт библиотек
Перед тем как продолжить, давайте импортируем все важные библиотеки, которые будут помогать нам на протяжении всего этого анализа.
# 1. Load Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
Постановка задачи
Это задача мультиклассовой классификации: прогнозирование результата команды (W/D/L) на основе статистики матча. Мы предполагаем, что функции (например, xG, удары, владение мячом и т. д.) доступны. Рабочий процесс заключается в предварительной обработке данных, разделении их на обучающие/тестовые, обучении модели и последующей оценке прогнозов.
Обзор набора данных (matches_full.csv)
У нас есть исходный набор данных из 4 318 профессиональных футбольных матчей (сезоны 2019–2025). Каждая строка в данных указывает на производительность одной команды в игре: голы за/против, ожидаемые голы (xG), процент владения мячом, удары, фолы и т. д. Существует столбец результата, указывающий на выигрыш/ничью/проигрыш для этой команды.
Предварительная обработка данных и обучение модели
На этом этапе мы очистили данные, удалив любые повторяющиеся или нерелевантные столбцы, не связанные с нашей задачей прогнозирования. В нашем случае это включает любые метаданные, которые можно найти в Unnamed: 0, столбцах даты/времени или столбцах, содержащих только текст, такие как отчёт о матче или заметки.
# Drop unnecessary columns
df.drop(['Unnamed: 0', 'date', 'time', 'match report', 'notes'], axis=1, inplace=True)
# Drop rows with missing target values
df.dropna(subset=['result'], inplace=True)
Кодирование меток для категориальных данных
Поскольку модели машинного обучения работают только с числами, мы перевели категориальные текстовые столбцы в числовые значения (например, соперник, место проведения, капитан и т. д.) с помощью кодирования меток. Каждое значение в категориальном столбце преобразуется в число. Мы сохранили кодировщики, чтобы позже использовать их для обратного преобразования категориальных столбцов в их исходное состояние.
# 3. Label Encoding for Categorical Columns
label_cols = ['comp', 'round', 'day', 'venue', 'opponent', 'captain',
'formation', 'opp formation', 'referee', 'team']
label_encoders = {}
for col in label_cols:
if col in df.columns: # Check if column exists
le = LabelEncoder()
df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
label_encoders[col] = le
Кодирование целевой переменной
Мы преобразовали целевой столбец (результат) в числовые значения. Например, W (выигрыш), L (проигрыш) и D (ничья) будут закодированы как 2, 1 и 0 соответственно. Это позволяет модели рассматривать прогнозируемый результат как задачу классификации.
# Encode target separately
result_encoder = LabelEncoder()
df['result_label'] = result_encoder.fit_transform(df['result'])
Вопросы и ответы
В1. Может ли машинное обучение точно предсказать исход матча?
О. Машинное обучение может предсказывать результаты с приличной точностью, особенно при обучении на высококачественных исторических данных. Однако оно не идеально; спорт непредсказуем из-за таких факторов, как травмы, решения судей или погода.
В2. Какие характеристики наиболее важны для прогнозирования результатов матчей?
О. К числу наиболее важных характеристик относятся забитые голы, ожидаемые голы (xG), владение мячом, количество ударов и место проведения (дома/на выезде). Важность характеристик варьируется в зависимости от вида спорта и набора данных.
В3. Используют ли команды модели машинного обучения в реальных матчах?
О. Да! Многие профессиональные футбольные, крикетные, баскетбольные и теннисные команды используют машинное обучение для тактики, выбора игроков и предотвращения травм. Это дополняет человеческий опыт, а не заменяет его.
В4. Необходимо ли знание предметной области для создания моделей машинного обучения в спорте?
О. Абсолютно. Знание спорта помогает в выборе релевантных характеристик, интерпретации результатов моделей и избежании вводящих в заблуждение выводов. Данные науки и знание предметной области работают лучше всего вместе.
В5. Где я могу получить наборы данных для практики спортивной аналитики?
О. Вы можете найти общедоступные наборы данных на Kaggle и официальных спортивных API. Многие лиги также публикуют исторические данные для анализа.
Привет! Я Випин, увлечённый энтузиаст в области науки о данных и машинного обучения с прочным фундаментом в области анализа данных, алгоритмов машинного обучения и программирования. У меня есть практический опыт в создании моделей, управлении грязными данными и решении реальных задач. Моя цель — применять основанные на данных идеи для создания практических решений, которые приносят результаты. Я стремлюсь внести свой вклад своими навыками в совместной среде, продолжая учиться и расти в области науки о данных, машинного обучения и НЛП.