[논문 리뷰] Hybrid Machine Learning Forecasts for the FIFA Women's World Cup 2019

Andreas Groll, Christophe Ley외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 03.

Sports Analytics and Performance참고 문헌 25인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 2019년 FIFA 여자 월드컵의 결과를 예측하기 위해 포isson 기반 팀 능력 순위와 도박사의 공통된 배당률을 통합한 하이브리드 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 2011년과 2015년 대회 데이터를 기반으로 훈련한 모델은 2019년 대회를 100,000번 시뮬레이션하여 미국을 28.1%의 승리 확률로 최고의 선호 팀으로 예측하고, 이어 프랑스, 잉글랜드, 독일을 차례로 이어가며 예측한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 여자 국제 축구 대회를 위한 예측 모델을 개발하여 이 분야에 부족한 과학적 문헌을 보완한다.
• 다양한 순위 체계를 하나의 기계학습 프레임워크에 통합하여 예측 정확도를 향상시킨다.
• 2019년 FIFA 여자 월드컵을 100,000번 시뮬레이션하여 팀의 생존 확률과 우승 확률을 추정한다.
• 모델의 예측 결과를 실제 도박사 배당률과 비교하여 상대적 성능을 평가한다.

제안 방법

• 2011년과 2015년 FIFA 여자 월드컵의 역사적 경기 데이터를 기반으로 랜덤 포레스트 모델을 훈련하고, 팀 특성 변수를 입력 특성으로 사용한다.
• 골 기록 강도를 모델링하고 최대우도를 최대화하는 포isson 기반 순위 방법을 통해 추정된 팀 능력 매개변수를 통합한다.
• 18개의 온라인 도박사에서 수집한 배당률을 종합하여 도출된 도박사 공통 능력치를 역전체 토너먼트 시뮬레이션을 통해 통합한다.
• 포isson 능력치와 도박사 공통 능력치를 포함한 복합 특성 집합을 랜덤 포레스트에 통합하여 경기 점수를 예측한다.
• 훈련된 모델을 사용하여 2019년 대회를 100,000번 시뮬레이션하여 단계별 생존 확률과 우승 확률을 추정한다.
• 시뮬레이션 결과를 집계하여 각 팀의 16강, 8강, 4강, 결승전 진출 및 대회 우승 확률을 개별 팀별로 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 포isson 기반 팀 능력치와 도박사 공통 배당률을 조합한 하이브리드 기계학습 모델이 여자 국제 축구 대회 예측 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 이 하이브리드 모델의 예측 승리 확률은 실제 도박사 배당률에서 유도된 확률과 비교해 어떻게 다를까?
• RQ3 2019년 FIFA 여자 월드컵에서 각 단계를 통과할 가능성이 가장 높은 팀은 어느 팀인가?
• RQ4 모델은 미국과 프랑스와 같은 최고의 우승 후보 팀들 사이에서 토너먼트 진출 위험의 구조적 차이를 식별할 수 있는가?

주요 결과

• 미국은 2019년 FIFA 여자 월드컵에서 28.1%의 승리 확률로 최고의 선호 팀으로 예측되었으며, 도박사 평균 17.7%보다 뚜렷하게 높다.
• 프랑스는 14.3%의 승리 확률로 예측되었고, 도박사 평균 18.2%보다 略적으로 낮아 시장 평가보다 다소 덜 유력한 것으로 모델이 판단한다.
• 미국은 16강 진출 확률이 75.5%로 높고, 프랑스는 66.8%로 약간 낮아, 비슷한 16강 생존 확률에도 불구하고 프랑스는 조기 탈락 위험이 더 높다는 것을 시사한다.
• 잉글랜드와 독일은 각각 13.3%와 12.9%의 우승 확률로 세 번째와 네 번째로 유력한 후보로 예측되었으며, 미국보다는 낮지만 대부분의 다른 팀보다 높다.
• 일본(2.7% 우승 확률), 뉴질랜드(0.3% 확률)와 같은 저순위 팀은 매우 낮은 확률을 보이며, 태국과 나이지리아도 1% 미만의 우승 확률을 보였다.
• 모델의 예측는 일반적인 추세에서 도박사 배당률과 일치하지만, 우승 후보로서의 미국의 강력한 능력을 더 강하게 반영하여, 모델이 시장 심리 이외의 팀 실력 요소를 효과적으로 통합할 수 있음을 보여준다.