[論文レビュー] Hybrid Machine Learning Forecasts for the FIFA Women's World Cup 2019

Andreas Groll, Christophe Ley+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 3, 2019

Sports Analytics and Performance参考文献 25被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、ポissonに基づくチーム力ランクとブックメーカーのコンSENSスオッズを統合したハイブリッドランダムフォレストモデルを提案し、2019年FIFA女子ワールドカップの結果を予測する。2011年および2015年の大会データを用いて訓練したモデルは、2019年の大会を10万回シミュレーションし、アメリカが優勝確率28.1%でトップ予想となった。続くのはフランス、イングランド、ドイツである。

ABSTRACT

In this work, we combine two different ranking methods together with several other predictors in a joint random forest approach for the scores of soccer matches. The first ranking method is based on the bookmaker consensus, the second ranking method estimates adequate ability parameters that reflect the current strength of the teams best. The proposed combined approach is then applied to the data from the two previous FIFA Women's World Cups 2011 and 2015. Finally, based on the resulting estimates, the FIFA Women's World Cup 2019 is simulated repeatedly and winning probabilities are obtained for all teams. The model clearly favors the defending champion USA before the host France.

研究の動機と目的

• 本研究の目的は、この分野における科学的文献の不足を補うために、女子国際サッカー大会の予測モデルを開発することである。
• 複数のランクイングシステムを統合した1つの機械学習フレームワークを用いることで、予測精度を向上させることである。
• 2019年FIFA女子ワールドカップを10万回シミュレーションし、チームのステージ別生存確率および優勝確率を推定することである。
• モデルの予測結果を実際のブックメーカーのオッズと比較し、相対的な性能を評価することである。

提案手法

• 2011年および2015年FIFA女子ワールドカップの歴史的試合データを用いてランダムフォレストモデルを訓練し、チームの共変量を入力特徴量として使用する。
• ゴール得点の強度をモデル化し、尤度を最大化するポアソンに基づくランク手法により推定されたチーム能力パラメータを統合する。
• 18のオンラインブックメーカーのオッズを集約し、逆方向のトーナメントシミュレーションを用いて得られたブックメーカーのコンセンサス能力を統合する。
• ポアソン能力とブックメーカーのコンセンサス能力を含む共変量の組み合わせをランダムフォレストに組み込み、試合スコアを予測する。
• 訓練済みモデルを用いて2019年の大会を10万回シミュレーションし、段階的生存確率および優勝確率を推定する。
• シミュレーション結果を集約して、チームごとのラウンド16進出確率、16強進出確率、準々決勝進出確率、準決勝進出確率、優勝確率を計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ポアソンに基づくチーム力とブックメーカーのコンセンサスを統合したハイブリッド機械学習モデルは、女子国際サッカー大会の予測精度を向上させることができるか？
• RQ2 このハイブリッドモデルの予測優勝確率は、実際のブックメーカーのオッズから導かれた確率と比べてどのように異なるか？
• RQ3 2019年FIFA女子ワールドカップにおいて、モデルの予測によるとどのチームが各段階を進出する可能性が最も高いか？
• RQ4 このモデルは、アメリカやフランスのような上位予想チームと比較して、トーナメント進出リスクの構造的差を特定できるか？

主な発見

• アメリカは2019年FIFA女子ワールドカップで28.1%の優勝確率でトップ予想となったが、ブックメーカーの平均17.7%よりも顕著に高い。
• フランスの予測優勝確率は14.3%であり、ブックメーカーの平均18.2%よりもわずかに低く、市場の予想よりやや低い評価であるとモデルが示唆している。
• アメリカは16強進出確率が75.5%、フランスは66.8%であり、16強進出確率はほぼ同等だが、準々決勝進出確率に差が生じており、フランスは早期敗退リスクがやや高いと示唆している。
• イングランドとドイツは第3位および第4位の予想チームとして、それぞれ13.3%および12.9%の優勝確率を示しており、アメリカより低いが、他の大多数のチームより高い。
• 日本（2.7%優勝確率）やニュージーランド（0.3%）のような下位チームは非常に低い確率であり、タイやナイジェリアも1%未満の優勝確率であった。
• モデルの予測は一般的なトレンドにおいてブックメーカーのオッズと一致しているが、衛冕王者としてのアメリカの優位性を強く反映しており、市場感情を超えてチーム力の強さを組み込む能力を示している。