機械学習を使ってのサッカー勝敗予測が上手くいかない理由

結論　サッカーはデータのパターンが相次いで変わるから上手く予測できない。

さて、なんとか機械学習によってスポーツ、とくにサッカーの勝敗について予測しようとする試み。長年自分なりに考えてやってきましたが、いまだに大した成果もなく終わっているわけです。

上手く機能しない理由については、それなりに自分でも考えていましたが、「おそらくこの認識で間違いない」　という記事がありましたのでリンクしておこうと思います。

まずは重要な認識について、引用します。それが以下。

ただ学習データが十分でない場合に、人工ニューラルネットワークは、優れた実力を発揮できない。データのパターンが相次いで変わるケースも苦手だ。ホーキンス氏は「基本的に人工ニューラルネットワークは、膨大な統計データセットからパターンを見つける洗練された“数学ツール”なだけである」と指摘する。

引用した記事全体は以下です。

基本的にサッカーチームは　「いっつも同じ」　ではないです。当然メンバーも変わりますし、対戦相手、チームの置かれた状況によっても戦術は変わります。

常に変化しているといってよい。上で引用したように、データのパターンが相次いで変化するものだから、過去パターンから類推するだけのやり方では当然予測は上手くいかない。

どんな変数を用いてもおそらく正確な予測は無理なんじゃないかと思うようになってきました。大胆な発想の転換が必要なんじゃないかと。

具体的に、どこをどう変えるか・・・これはまだ全然分からないけど、刺激になる記事内容ですね。