Pentru pasionații de fotbal și antrenorii care doresc să-și optimizeze strategia, modelele de prognoză xG (expected goals) sunt instrumente esențiale. Acestea oferă o imagine de ansamblu asupra probabilității de a marca la fiecare șut, având la bază diverse variabile. În acest articol, îți vom arăta cum să îți construiești un model simplu de prognoză xG.
Ce Este xG?
xG reprezintă o estimare a numărului de goluri pe care o echipă sau un jucător ar trebui să le marcheze pe baza poziției și tipului de șuturi efectuate. Valorile xG sunt calculate pe baza unor statistici istorice, cum ar fi:
- Locația șutului: De la cât de aproape sau de departe s-a efectuat șutul.
- Poziția portarului: Unde se află portarul în momentul șutului.
- Tipul șutului: Dacă este un șut din acțiune, lovitură liberă sau penalty.
- Împrejurările: Presiunea apărărilor, direcția mingii, etc.
Pașii pentru Construirea unui Model xG Simplu
1. Colectarea Datelor
Pentru a construi un model xG, ai nevoie de date istorice despre meciuri. Câteva surse de date sunt:
- Site-uri de statistici sportive (optă pentru rețele cum ar fi FBref sau Understat).
- Agenții de statistici din domeniul sportiv.
Ce date să colectezi?
- Detalii despre fiecare șut (locație, tip, rezultat).
- Informații despre fiecare meci (eșalon, echipe, rezultate).
2. Prelucrarea Datelor
După ce ai strâns datele, urmează etapa de curățare și prelucrare:
- Elimină datele incomplete sau eronate.
- Normalizează valorile (de exemplu, transformă locația șutului într-o coordonată standard).
- Categorizarea tipurilor de șuturi poate fi utilă (ex: șuturi din interiorul sau exteriorul careului).
3. Definirea Variabilelor
Pentru a construi modelul tău, trebuie să decizi ce variabile vor influența probabilitatea de a marca. Cele mai comune includ:
- Locația: De exemplu, șuturile din apropierea porții au o probabilitate mai mare de reușită.
- Tipul de șut: Lovituri din acțiune versus penalty-uri.
- Contextul: Presiunea apărărilor sau alte fapte de joc relevante.
4. Crearea Modelului
Un model simplu poate fi realizat folosind regresia logistică. Iată pașii generali:
- Definește variabila dependentă: Aceasta va fi un indicator binar care arată dacă s-a marcat gol (1) sau nu (0).
- Selectează variabilele independente: Acestea sunt variabilele pe care le-ai definit anterior.
- Construiește modelul: Folosește un instrument de statistică sau programare (ex: Python cu biblioteci precum
scikit-learn).
5. Validarea Modelului
După ce ai construit modelul, este esențial să-l validezi:
- Împarte datele: Folosește un set de date pentru antrenare și altul pentru testare.
- Evaluează performanța: Folosește metrici precum AUC, precizia și recall pentru a evalua eficiența modelului tău.
6. Aplicarea și Interpretarea Rezultatelor
Aici vine partea interesantă: aplicarea modelului la meciuri reale.
- Generează previziuni: Folosește modelul pentru a prezice valorile xG pentru șuturile dintr-un meci.
- Interpretarea rezultatelor: Analizează să vezi unde se află ecuația comparativ cu realitatea (de ex. echipe care au un xG mare dar o rată scăzută de goluri).
7. Îmbunătățirea Modelului
Creează o bază continuă de date pentru a-ți rafina modelul:
- Integrează noi variabile.
- Adaugă feedback de la antrenori sau jucători.
- Ajustează modelul pe parcursul sezonului pentru a ține cont de evoluția jocului.
Concluzie
Construcția unui model de prognoză xG este un proces cursiv care necesită timp și experiență. Cupații cunoștințele te pot ajuta să optimizezi deciziile tactice, să identifici jucători cheie și să îmbunătățești performanța echipelor tale. Investind timp în acest model, vei câștiga o înțelegere profundă a dinamicii jocului de fotbal.
Prin îmbunătățirea continuă a modelului tău xG, poți deveni nu doar un observator al jocului, ci un adevărat strateg pe teren.
AD
