Прогнозирование xG Post-Shot на основе статистики: надежность модели StatsBomb на примере Wyscout и Python

Прогнозирование xG Post-Shot: надежность StatsBomb и применение Python

Погружаемся в мир xG post-shot моделирования, оценивая точность!

StatsBomb, Wyscout и Python — три кита анализа ударов!

Обсудим надежность xG и методы верификации post-shot xG.

Выясним как машинное обучение в футболе улучшает прогнозы!

Построим моделирование футбольных событий на данных StatsBomb.

Сравним алгоритмы прогнозирования xG на Python. Поехали!

Что такое xG Post-Shot (psxG) и зачем он нужен?

psxG – это xG, учитывающий траекторию после удара!

Оцениваем вероятность гола после удара по воротам.

psxG раскрывает скилл вратарей и точность нападающих.

Учитывает скорость мяча, положение вратаря и др факторы!

psxG повышает точность анализа моментов в футболе!

Нужен для глубокой оценки ударов и вратарской игры.

Отличия xG и psxG: учет информации после удара

xG – вероятность гола до удара, на основе позиции, угла и т.п. Он как «шанс» на гол до действия. А вот psxG идет дальше! Он смотрит, куда летит мяч, учитывая положение вратаря и траекторию. Это как «реальный шанс» забить после удара. Например, удар в угол ворот увеличит psxG, а прямо во вратаря – снизит. psxG точнее оценивает навыки бьющего и вратаря. xG говорит: «Вероятность гола 0.2». psxG уточняет: «Удар был настолько хорош (или плох), что вероятность стала 0.7 (или 0.05)». Разница — в информации!

Преимущества использования psxG для оценки вратарей и нападающих

psxG – мастхэв для оценки вратарей! Он показывает, сколько голов вратарь предотвратил, сравнивая psxG пропущенных ударов с реальными голами (psxG — Goals Allowed). Высокий показатель – топ-вратарь! Для нападающих psxG оценивает точность ударов. Сравните xG и psxG: если psxG выше, нападающий бьет точно и сильно. Если ниже – удар был упущенной возможностью. psxG помогает выявить тех, кто «выжимает максимум» из моментов. psxG + анализ видео = глубокое понимание игры каждого игрока! Это новый уровень скаутинга и аналитики в футболе!

Данные для анализа: StatsBomb vs Wyscout

Сравниваем StatsBomb и Wyscout для psxG анализа!

Глубина данных, API, доступность — что выбрать?

Рассмотрим плюсы и минусы каждого источника.

Оценим перекрытие данных и качество информации.

Выбор платформы – важный шаг к точному анализу.

Изучаем детали, чтобы сделать осознанный выбор!

Сравнение данных StatsBomb и Wyscout: глубина и особенности

StatsBomb славится деталями: давление, положение тела, высота мяча. Это идеально для сложных моделей psxG. Wyscout берет объемом: больше лиг и матчей. У них широкая база данных для скаутинга. StatsBomb часто точнее, но дороже. Wyscout доступнее, но менее детализирован. Для psxG важны данные о вратаре: у кого лучше? StatsBomb включает скорость мяча, что важно для psxG. Выбор зависит от бюджета и задач: нужны детали или охват? Для обучения модели psxG данные о вратаре и скорости важнее, чем, к примеру, детали прессинга.

Доступность и форматы данных: StatsBomb API и Wyscout API

StatsBomb API – удобный инструмент, но требует подписки. Формат данных – JSON, легко интегрируется с Python. Он структурирован и понятен. Wyscout API также платный. Формат данных отличается, может потребовать дополнительной обработки. Зато Wyscout часто предлагает более гибкие условия доступа. Важно сравнить документацию API. У StatsBomb она подробнее, что облегчает работу. Оба API позволяют автоматизировать сбор данных для обучения моделей psxG. Но простота использования StatsBomb API может сэкономить время разработчика. Учитывайте это при выборе!

Оценка качества данных и перекрытия между StatsBomb и Wyscout

Качество данных – критично для psxG! StatsBomb часто вручную проверяет события, что повышает точность. Wyscout может полагаться на автоматизированные системы. Это влияет на надежность. Перекрытие данных – вопрос лицензий. Часто StatsBomb покрывает топовые лиги, а Wyscout – более широкий спектр. Важно проверять согласованность данных: сравнивать ключевые события (голы, удары) в обоих источниках. Расхождения могут указать на проблемы с качеством. Для обучения psxG лучше использовать «чистые» данные StatsBomb, а Wyscout – для расширения выборки, но с осторожностью!

Построение модели psxG на Python: пошаговая инструкция

Создаем psxG модель с нуля используя Python и данные!

Выбор алгоритма, подготовка данных и обучение модели.

Оцениваем надежность и проводим верификацию.

Используем StatsBomb и Wyscout для обучения.

Пошаговое руководство для вашей собственной psxG модели.

От теории к практике: создаем работающую модель!

Выбор алгоритма машинного обучения: от логистической регрессии до градиентного бустинга

Начните с простого: логистическая регрессия – базовый вариант. Она быстрая, но не очень точная. Далее – деревья решений: Random Forest. Они мощнее и интерпретируемее. Но лучший выбор – градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM). Они дают высокую точность, но требуют настройки. XGBoost часто побеждает в соревнованиях по анализу данных. Для psxG важна точность, поэтому бустинг – предпочтительнее. Но будьте готовы к «переобучению»! Важна кросс-валидация. Помните: сложный алгоритм не всегда лучше. Начните с простого и улучшайте постепенно.

Подготовка данных: извлечение признаков из StatsBomb и Wyscout

Первый шаг – извлечение данных о ударах. Из StatsBomb берем: координаты удара, угол, расстояние до ворот, тип удара (головой/ногой), скорость мяча (если есть), положение вратаря (координаты). Из Wyscout: аналогичные данные, но может не быть скорости. Далее – преобразуем координаты: переводим в «удобные» для модели углы и расстояния. Важна обработка пропусков! Заполняем нулями или средними значениями. Создаем новые признаки: разница координат вратаря и мяча. Кодируем категориальные признаки (тип удара) с помощью one-hot encoding. И не забудьте про масштабирование данных!

Обучение модели: разделение на обучающую и проверочную выборки

Разделяем данные на обучающую и проверочную выборки. Обычно 80% на обучение, 20% на проверку. Используем train_test_split из scikit-learn. Важно перемешать данные перед разделением! Иначе в проверочной выборке могут оказаться только матчи одного турнира. Для более надежной оценки используем кросс-валидацию. Разделяем данные на несколько частей и обучаем модель несколько раз, меняя проверочную выборку. Так мы получим более стабильную оценку качества. Следим за балансом классов! Голов значительно меньше, чем не-голов. Используем техники борьбы с несбалансированностью, например, SMOTE.

Оценка надежности модели: метрики и верификация

Используем метрики: AUC-ROC (площадь под кривой ошибок) – показывает, как хорошо модель разделяет голы и не-голы. Чем выше, тем лучше. Brier score – оценивает точность прогнозов вероятностей. Чем ниже, тем лучше. Строим калибровочные кривые: сравниваем прогнозируемые вероятности с реальной частотой голов. Кривая должна быть близка к диагонали. Проводим верификацию: проверяем, как модель работает на новых данных, которые она не видела при обучении. Сравниваем результаты с другими моделями (StatsBomb xG). Анализируем ошибки: почему модель ошибается в конкретных случаях?

Ключевые факторы, влияющие на psxG

Угол удара, расстояние, тип удара — что важнее?

Скорость мяча и траектория: детали имеют значение!

Положение вратаря и защитников: кто кому мешает?

Влияние каждого фактора на вероятность гола.

Анализируем и выявляем ключевые переменные.

Улучшаем точность прогнозирования, зная факторы!

Угол удара и расстояние до ворот

Угол удара – ключевой фактор! Чем ближе угол к «идеальному» (центр ворот), тем выше psxG. Но важна не только величина угла, но и его расположение относительно вратаря. Расстояние до ворот обратно пропорционально psxG: чем ближе, тем выше вероятность гола. Но! Для дальних ударов важна скорость мяча. Сочетание угла и расстояния дает базовую оценку шанса. Однако, psxG учитывает и другие факторы. Например, удар с острого угла, но с высокой скоростью и точностью, может иметь высокий psxG. Анализируем взаимодействие угла и расстояния с другими факторами!

Тип удара (головой, ногой) и часть тела

Удары ногой обычно точнее и сильнее, чем головой. Но удары головой могут быть эффективны при подачах и стандартах. Важна часть тела, которой нанесен удар! Удар «щечкой» более точный, чем «пыром». StatsBomb и Wyscout предоставляют данные о типе удара. Анализируем статистику: какой тип удара чаще приводит к голу в разных ситуациях? Например, удар головой в упор после навеса может иметь высокий psxG. Но удар «пыром» издали — низкий. Учитываем контекст! Тип удара + положение вратаря + скорость мяча = точный psxG.

Скорость мяча и траектория полета

Скорость мяча – критичный фактор для psxG! Чем выше скорость, тем сложнее вратарю среагировать. StatsBomb включает данные о скорости, что делает их ценными. Траектория полета – важна не только высота, но и наличие «крутки». Мяч, летящий по непредсказуемой траектории, сложнее взять. Анализируем траекторию: прямая, навесная, с отскоком? Wyscout может не иметь данных о скорости, но предоставляет информацию о траектории (описание). Комбинируем данные! Высокая скорость + сложная траектория = высокий psxG. Учитываем влияние защитников на траекторию.

Положение вратаря и защитников

Положение вратаря – ключевой фактор для psxG! Где он находится в момент удара? На линии ворот, вышел вперед, сместился в сторону? Расстояние от вратаря до мяча напрямую влияет на вероятность гола. Положение защитников – важны игроки, находящиеся между бьющим и воротами. Они могут блокировать удар или изменить траекторию мяча. Анализируем расстояние до защитников, их рост и позицию. StatsBomb предоставляет более детальные данные о положении игроков, чем Wyscout. Учитываем реакцию вратаря! Начал ли он двигаться в момент удара? Все эти факторы влияют на psxG.

Практическое применение psxG: анализ и визуализация

Оцениваем нападающих и вратарей с помощью psxG!

Визуализируем данные для наглядного анализа.

Карты ударов и зоны эффективности: узнайте больше!

Сравнение xG и psxG для глубокого понимания.

Применяем psxG для скаутинга и тактического анализа.

Делаем выводы на основе данных и визуализаций!

Оценка эффективности нападающих: сравнение xG и psxG

Сравниваем xG и psxG для оценки нападающих! Если psxG > xG, нападающий бьет лучше, чем ожидалось. Он улучшает моменты своими ударами. Если psxG

Анализ игры вратарей: предотвращенные голы (psxG — Goals Allowed)

Ключевой показатель – предотвращенные голы (psxG — Goals Allowed). Считаем psxG для каждого пропущенного удара. Суммируем эти значения для каждого вратаря. Вычитаем из этой суммы количество пропущенных голов. Получаем «чистый» вклад вратаря. Положительное значение – вратарь спасает больше, чем ожидалось. Отрицательное – пропускает больше. Сортируем вратарей по этому показателю. Лидеры – топ-вратари! Анализируем отдельные матчи: в каких играх вратарь «вытащил» команду? Сравниваем с другими метриками: количество сейвов, процент отраженных ударов. psxG дает более объективную оценку.

Визуализация данных: построение карт ударов и анализ зон эффективности

Строим карты ударов: отображаем все удары игрока (или команды) на поле. Раскрашиваем точки в зависимости от psxG: красный – высокий psxG, синий – низкий. Анализируем зоны эффективности: откуда игрок бьет лучше всего? Строим тепловые карты psxG: отображаем средний psxG в каждой зоне поля. Выявляем зоны, из которых игрок наиболее опасен. Сравниваем карты ударов разных игроков. Визуализация помогает быстро оценить стиль игры нападающего и выявить его сильные и слабые стороны. Используем библиотеки Python: matplotlib, seaborn.

Ограничения и перспективы развития psxG

Обсуждаем ограничения моделей xG и psxG.

Перспективы улучшения и новые данные.

Эволюция футбольной аналитики: что дальше?

Проблемы надежности и пути решения.

Учет дополнительных факторов для точности.

Смотрим в будущее psxG и футбольного анализа!

Проблемы надежности моделей xG и psxG

xG и psxG – это прогнозы, а не приговоры! Они основаны на исторических данных. Но каждый матч уникален. Модели могут «переобучаться» на исторических данных и плохо работать на новых. Качество данных – проблема! Ошибки в данных (координаты, тип удара) влияют на точность. Игнорирование важных факторов: психология игроков, тактические схемы. Модели не учитывают усталость игроков, изменения в тактике по ходу матча. Важно понимать ограничения и использовать модели с умом. xG и psxG – это инструменты, а не «волшебная таблетка».

Перспективы улучшения моделей: учет дополнительных факторов и данных

Добавляем данные о давлении на игрока в момент удара. Учитываем усталость игроков (данные о пробеге). Анализируем тактические схемы команд. Включаем данные о психологическом состоянии игроков (сложно, но возможно). Используем компьютерное зрение для анализа видео: точное положение игроков, траектория мяча. Интегрируем данные из социальных сетей: настроение болельщиков, уверенность игроков. Комбинируем разные источники данных! Улучшаем алгоритмы машинного обучения: используем нейронные сети. Создаем более сложные модели, учитывающие взаимодействие факторов.

Эволюция аналитики футбола: от xG к более сложным моделям

xG – это только начало! Дальше – моделирование всего матча: прогнозирование результата на основе всех событий. Учитываем взаимодействие игроков, тактические перестроения. Создаем модели, оценивающие влияние каждого игрока на результат (Value over Replacement). Разрабатываем модели, прогнозирующие вероятность травм. Используем искусственный интеллект для разработки тактических решений: как играть против конкретного соперника. Аналитика становится более комплексной и интегрированной. Она помогает принимать решения на всех уровнях: от скаутинга до тактики на матч.

Ниже представлена таблица сравнения ключевых показателей эффективности различных моделей прогнозирования xG post-shot. Данные смоделированы на основе открытых источников и могут отличаться от реальных значений, предоставляемых StatsBomb и Wyscout.

Пояснения:

• AUC-ROC: Площадь под ROC-кривой, характеризует способность модели разделять классы (гол/не-гол).
• Brier Score: Метрика, оценивающая точность прогнозируемых вероятностей (чем меньше, тем лучше).
• Интерпретируемость: Легкость понимания логики работы модели.

Представляем вашему вниманию сравнительную таблицу данных StatsBomb и Wyscout, ключевых источников информации для построения моделей xG post-shot. Оценка основана на опыте использования и общедоступных сведениях. Обратите внимание, что стоимость подписки может варьироваться.

Отвечаем на часто задаваемые вопросы об xG Post-Shot (psxG) и его применении:

• Что такое psxG? Это метрика, оценивающая вероятность гола после удара, учитывая траекторию и положение вратаря.
• Чем psxG лучше xG? psxG точнее оценивает навыки вратарей и нападающих, учитывая динамику удара.
• Какие данные лучше: StatsBomb или Wyscout? StatsBomb предлагает более детальные данные, но Wyscout имеет больший охват лиг. Выбор зависит от ваших задач.
• Можно ли использовать Python для построения модели psxG? Да, Python – отличный инструмент для анализа данных и машинного обучения.
• Насколько надежны модели psxG? Модели psxG подвержены тем же ограничениям, что и другие статистические модели. Важно учитывать контекст и не полагаться только на цифры.
• Где найти больше информации о psxG? Изучите документацию StatsBomb и Wyscout, а также научные статьи по теме.

Надеемся, эта информация была полезна!

Представляем таблицу с примерами признаков, которые можно использовать для построения модели psxG. Эти признаки извлекаются из данных StatsBomb и Wyscout и используются для обучения алгоритма машинного обучения. Важно помнить, что эффективность каждого признака может варьироваться в зависимости от используемого алгоритма и набора данных.

Эта таблица демонстрирует лишь небольшую часть возможных признаков. Экспериментируйте и находите наиболее эффективные комбинации для вашей модели!

В данной таблице представлено сравнение различных алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для построения модели psxG. Оценка проводилась на синтетических данных, имитирующих футбольные матчи, и может отличаться от результатов, полученных на реальных данных. Важно помнить, что выбор алгоритма зависит от ваших целей и имеющихся ресурсов.

Помните, что не существует «идеального» алгоритма. Экспериментируйте и выбирайте тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

FAQ

Ниже представлены ответы на самые популярные вопросы, касающиеся построения и использования моделей xG post-shot:

• Насколько важна скорость мяча для модели psxG? Скорость мяча значительно повышает точность модели, особенно для дальних ударов. StatsBomb – предпочтительный источник данных.
• Как бороться с несбалансированностью классов (голы vs не-голы)? Используйте техники oversampling (SMOTE) или undersampling.
• Какие метрики использовать для оценки модели psxG? AUC-ROC, Brier score, калибровочные кривые. Важна верификация на новых данных. высокие
• Можно ли использовать данные Wyscout для обучения модели psxG? Да, но будьте внимательны к качеству данных. Сравнивайте данные с StatsBomb, если это возможно.
• Как визуализировать результаты модели psxG? Используйте карты ударов и тепловые карты для анализа зон эффективности.
• Где найти примеры кода для построения модели psxG на Python? Ищите открытые проекты на GitHub и в научных публикациях.

Удачи в ваших исследованиях футбольной аналитики!