Методология

1Сбор данных

Мы получаем необработанные данные из спортивных API корпоративного уровня, гарантируя, что у нас есть самая последняя информация обо всем, от стартовых составов до условий поля. Мы отслеживаем более 1000 различных точек данных за каждое совпадение, создавая надежную основу для наших моделей.

2Особенности проектирования

Необработанных данных недостаточно. Мы разрабатываем специальные показатели, чтобы лучше отслеживать динамику производительности команды:

• Ожидаемые голы (xG) Динамика: насколько команда выступает по сравнению с ожидаемой в последних 5 матчах.
• Индекс усталости: рассчитывается на основе расстояния поездки, дней отдыха и загруженности оборудования.
• Тактическая совместимость: как типичная расстановка команды исторически работает по сравнению с предпочтительной расстановкой противника.

3Модели машинного обучения

Мы применяем ансамблевый подход, используя несколько различных архитектур машинного обучения. Повышение градиента (XGBoost) помогает нам находить нелинейные закономерности в данных, а модели регрессии Пуассона моделируют распределение голов и выводят точные проценты вероятности для исходов «хозяин», «ничья» и «гости».

4Человеческий анализ

Хотя наши базовые вероятности не затронуты человеческими эмоциями, в наших статьях и тактических описаниях используются большие языковые модели (LLM) для построения читаемых, содержательных повествований, объясняющих статистические явления, на которые реагирует модель.