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フットボールラボ が機械学習を用いて勝敗予測をしている模様。考え方は興味深いが果たして結果を残せるのか?

   

フットボールラボのデータ分析と機械学習に対する考え方

Jリーグに関する細かいデータを入手するなら一番のサイト、フットボールラボが機械学習テクニックを使って勝敗予測をしているようです。

まだ知らないのなら以下のページをチェックしてみてください。

http://www.football-lab.jp/column/entry/669/

時代の流れから言って、こういうのはもう常識。チームをサポートする側、つまり監督とかコーチ、その他もろもろのスタッフもこういった科学的分析に基づく情報をもって、戦略を練り、補強とか戦術などを練って試合に臨んでいるんだろうと思います。

分析の考え方についてはとっつきにくい部分もありますが、おおよその流れはつかめるはず。

自己組織化マップ 似た者同士を見つける

僕が興味をひかれたのは、自己組織化 という部分。

簡単に言うと、データから似ているものを分類して組織化する というだけのこと。なぜこんなことをするのか?

それは各チームの特徴によって、強いチームでも同じような強さではないからです。強さの内容が違うということ。こういう分析の仕方というのは、割と普通に 脳内シミュレーション でみなさんやっていますね。

これを機械的にやるというだけ。試合展開などを考える場合でよくある。

私流のやり方でいうと次にようになります。

すでに行われた試合結果から次の対戦相手での結果を予見するために、似たような対戦チームのスタッツデータを流用して予想する。

このやり方は昨シーズンにおいて、いろいろ考えてやりましたが、唯一欠けていたのは、この自己組織化という考え。

どうやって似たような戦術を使うチームを見極めるか? これはけっこう難しいと思う。たとえ見つけても必ず予測結果が正解するというわけでもなく、同様に今節も同じようなスタッツ、パフォーマンスを示してくれるわけでもないです。

ただ、考え方としては説得力もあるし、上手くいく可能性もありますからやってみる価値はあると思います。スタッツデータをいちいち差し替えてデータを作るのがとても面倒ですけどね。

消極的な見方としては以下のようになるでしょう。

ホームとアウェイ、それぞれが相手チームの出方を考えてメンバーや戦術を変えてきますから、不確定要素というのは当然ある。いつも同じやり方で試合に臨むということはあり得ない。むしろうまく予測できなくて当然。

さて、どうなるか。

 - トト予想