Прогнозирование исхода матча по методу нейросетевой кластеризации

3
34 оценили
Прогнозирование исхода матча по методу нейросетевой кластеризации
14 Февраля 2019
2326

Огромное количество бетторов, предпринимающих попытки прогнозировать исходы командных видов спорта, стараются выработать определенный алгоритм, который позволит верно предугадать результат игры. Некоторые при этом опираются на интуицию, другие – на математические расчеты (кстати, статью о математическом прогнозировании футбола вы можете прочитать здесь).

И совсем незначительное количество игроков знает и применяет методы искусственного интеллекта для спортивной аналитики. В этой статье мы расскажем, как применять метод нейросетевой кластеризации для прогнозирования исходов матчей.

Содержание:

Нейросетевая кластеризация: что это?

Кластеризация – это распределение данных по определенным группам (кластерам) на основе общих или похожих по величине признаков. Отдельные векторы данных, которые появились вследствие работы нейронной сети, имеют два характерных признака:

  1. Они на самом деле похожи между собой.
  2. Они сами определяют свойства своего кластера.

Кластерный анализ – это описание качественных и количественных свойств кластеров. Он ценен как сам по себе, так и для работы с подготовленной нейронной сетью, которая самостоятельно распределяет данные по кластерам. Каждая группа должна содержать примеры, имеющие близкие по значению характеристики исследуемого объекта. В командном спорте это могут быть показатели статистики команд, для которых мы прогнозируем исходы.

Если в кластере много таких примеров, для их обработки можно применить методы математической статистики. Этот подход позволяет получить вероятности всех возможных исходов матчей с минимальной погрешностью, при условии, что предыгровой расклад будет соответствовать конкретному кластеру.

Основные методы нейросетевой кластеризации

Прогнозирование футбольных матчей, как и других видов спорта, должно давать разные варианты исходов и их вероятности. Сумма этих вероятностей всегда должна быть равна единице.

Есть 3 самых часто используемых метода нейросетевой кластеризации:

  • нейронные сети Кохонена;
  • АРТ-2 (нейронные сети адаптивного резонанса);
  • нейронные сети, которые основываются на радиально-симметричных функциях.

Каждая из указанных методик может обучаться самостоятельно, основываясь на выборке, несмотря на то, что имеют определенную структуру строения. Обучение заключается не только в настройке весовых кэфов, но и в структуризации кластеров (создании новых и удалении старых групп). Главное отличие нейронных сетей – в алгоритме, который они используют для коррекции весов.

Этапы прогнозирования футбольных матчей с помощью нейронных сетей

Прогнозирование результатов футбольных матчей делается согласно следующему алгоритму:

  • сбор максимального количества данных статистики, касающихся аналогичных матчей среди похожих команд и подобного по значимости турнира;
  • выбор класса нейронной сети, подходящей для решения задачи;
  • выбор готового или создание нового ПО, которое сможет реализовать и адаптировать подходящий класс нейронной сети под конкретную задачу;
  • создание обучающей выборки в понятном для ПО формате;
  • настройка хода и параметров обучения;
  • самообучение и анализ полученных данных о кластерах;
  • использование обученной нейронной сети для прогнозирования исходов матчей и пополнение ее новыми данными.

Как происходит сбор информации по методу нейросетевой кластеризации?

Чем больше информации будет предоставлено нейросети для обучения, тем лучше и точнее будет компьютерное прогнозирование матча. При этом нужно следить, чтобы не было лишней или неподходящей информации. В этом плане крайне важна экспертная оценка аналитика, который подбирает матчи для выборки, так как именно эти данные впоследствии повлияют на точность результатов.

Прогнозирование любого футбольного матча должно учитывать следующие ключевые факторы:

  • на каком поле играет команда: своем, чужом или нейтральном;
  • предыгровой расклад, в частности сила команд на текущий момент и в последнее время;
  • статистика последних личных встреч конкретных команд.

В общем на вероятности исходов может влиять огромное количество факторов, в том числе травмы и дисквалификации спортсменов, смена тренера, значимость турнира и т.д.

Как выбрать нейронную сеть и создать обучающую выборку?

Выбор архитектуры нейронной сети и разработка подходящего программного обеспечения тесно взаимосвязаны. Если у специалиста по прогнозированию имеется доступ к готовому ПО, которое реализует какую-то архитектуру нейронной сети, то он им пользуется, подстраиваясь под ограничения этого ПО.

Можно пойти по другому пути и разработать собственную программу, настроить ее под себя и все особенности своей задачи.

Конечно, это требует огромных усилий и временных затрат, но и результат получается намного более точным и качественным.

Что касается создания обучающей выборки, то данные нужно представить таким образом, чтобы программа смогла их правильно интерпретировать. При этом нужно помнить, что не все данные нужно использовать для кластеризации. Например, переменные, касающиеся исходов и итогового счета, должны относиться к классу описывающих материалов, а не обучающих. То есть, их нужно использовать не для обучения системы, а для кластерного анализа. Поэтому их нужно включать в выборку.

Как настроить обучение и кластерный анализ?

Алгоритм обучения настраивается многократно, пока специалист не будет доволен результатами своих трудов. В настройку алгоритма входят:

  • управление размером сети (прямое или косвенное);
  • скорость обучения;
  • указание количества кластеров (определение размеров сети).

Если сеть обучается и упорядочивается самостоятельно, то пустых кластеров внутри нее не будет, а переполненными можно будет управлять.

Главный параметр настройки алгоритма – пороговое значение расстояния от показательного примера до центра ближайшего кластера.

Если этот порог превышается, то создается новый кластер с весовыми коэффициентами, которые соответствуют примеру. Чтобы регулировать размер кластера, можно задать дополнительный параметр – предельное количество примеров, которые формируют кластер.

Также можно выбрать дополнительную настройку – коэффициент скорости обучения. С одной стороны, он увеличивает скорость обучения всей сети, а с другой, влияет на миграцию обучающих примеров между соседними кластерами. Поэтому так важно соблюдать баланс коэффициента скорости обучения.

Как правило, обучение проходит без участия пользователя, а скорость этого процесса зависит от объема информации.

Сам кластерный анализ может проводиться как автоматически, так и вручную. При анализе отдельного кластера можно получить такие показатели, как:

  • размер кластера;
  • средние значения переменных;
  • дисперсии переменных.

Как применять на практике метод нейросетевой кластеризации?

Нейронные сети, ставки на спорт по которым возможны только после обучения, помогают решать поставленные задачи. Если в небольшой кластер попадет новый пример, то к полученному в результате анализа прогнозу нужно относиться крайне осторожно.

Нейронные ставки обладают еще одним преимуществом – возможностью дополнительного обучения сетей в процессе их использования. Другими словами, вероятность исхода матча может быть пересчитана по фактическому результату этого матча. Это полезно делать на будущее и для обучения нейронной сети. Вводя дополнительные данные по мере их появления, вы будете постоянно увеличивать базу данных ИИ для ставок, повышая точность последующих спортивных прогнозов на футбол или любой другой вид спорта.

О прогнозировании исходов матчей различными способами, расчете вероятностей и прочих тонкостях беттинга вы сможете узнать в разделах «Статьи» и «Видео». Переходите и узнавайте море полезной информации, которую мы для вас подготовили. А чтобы не пропустить выход новых статей и обучающих видео, подписывайтесь на нас в соц. сетях (TelegramVKFacebookYouTube).


Обучающий контент, пакет "Инструментарий", бесплатные прогнозы от xScore