Máy Học Machine Learning Dự Đoán Kết Quả World Cup 2018

19 Tháng Sáu 201812:00 SA(Xem: 14833)
Máy Học Machine Learning Dự Đoán Kết Quả World Cup 2018
Máy Học Machine Learning Dự Đoán Kết Quả World Cup 2018

Nhiều nhà nghiên cứu đã thử tìm cách dự đoán kết quả của mùa World Cup 2018. Nhiều công ty đã sử dụng các nhà thống kê chuyên nghiệp để phân tích cơ sở dữ liệu để định lượng xác suất kết quả của các trận đấu. Một cách ước tính khá tốt là kết hợp những tỷ lệ cược lấy từ những người đặt cược, trong đó Brazil là đội được yêu thích nhất, với xác suất thắng World Cup là 16.6%, theo sau là Đức 12.8% và Tây Ban Nha 12.5%. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu cũng đã phát triển được những kỹ thuật máy học machine learning có khả năng làm tốt hơn nhiều so với những phương pháp thống kê thông thường.

 

Vậy những phương pháp đã dự đoán kết quả của World Cup 2018 như thế nào?

 

Một câu trả lời từ công trình nghiên cứu của Andreas Groll tại Đại học Kỹ thuật Dortmund ở Đức và các cộng sự. Nhóm đã kết hợp các công cụ máy học và các phương pháp thống kế thông thường, một phương pháp được gọi là cách tiếp cận gọi là Random Forest, để xác định được đội có khả năng cao dành được chiến thắng.

 

Trong vài năm trở lại đây, phương pháp Random Forest được coi là một công cụ mạnh mẽ, có khả năng phân tích những tập dữ liệu lớn, đồng thời tránh được cạm bẫy của các phương pháp khai thác dữ liệu khác. Random Forest dựa trên nguyên lý rằng những sự kiện xảy ra trong tương lai có thể được quyết định bởi một biểu đồ quyết định hình cây, nơi kết quả sẽ được tính toán tại mỗi nhánh bằng cách tham chiếu đến tập huấn luyện.

 

Tuy nhiên, cây quyết định decision trees có một vấn đề phổ biến. Trong những giai đoạn sau của quá trình phân nhánh, các quyết định có thể bị bóp méo nghiêm trọng, bởi tập huấn luyện rất thưa thớt và dễ có biến đổi lớn, một vấn đề được gọi là mô hình quá khớp overfitting.

 

Cách tiếp cận Random Forest lại khác một chút. Thay vì phải tính kết quả tại mỗi nhánh, quá trình tính kết quả ở những nhánh ngẫu nhiên. Và công đoạn được làm nhiều lần, mỗi lần với một tập gồm nhiều nhánh được chọn ngẫu nhiên. Kết quả cuối cùng là trung bình của tất cả những cây quyết định decision trees. Cách tiếp cận mới có những lợi thế đáng kể. Đầu tiên, nó không gặp phải vấn đề mô hình quá khớp như trong những cây quyết định decision trees thông thường. Nó cũng cho thấy yếu tố nào là quan trọng nhất trong việc xác định kết quả.

 

Vì thế, nếu một cây quyết định decision tree có chứa nhiều tham số, có thể dễ dàng thấy được tham số nào có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả. Sau đó, những yếu tố ít quan trọng hơn có thể sẽ bị bỏ qua trong tương lai.

 

Groll và cộng sự đã sử dụng cách tiếp cận để mô phỏng World Cup 2018. Nhóm đã mô hình hoá kết quả của mỗi trận đấu và sử dụng các kết quả để dựng lên một giải đấu có xác suất xảy ra cao nhất.

 

Nhóm bắt đầu với một loạt cấc yếu tố tiềm năng mà có thể được sử dụng để xác định kết quả. Các yếu tố bao gồm các yếu tố kinh tế như GDP hay dân số của quốc gia, xếp hạng FIFA của đội tuyển quốc gia, tài sản của từng đội, cũng như độ tuổi trung bình, số cầu thủ Champions League mà họ có, hay liệu họ có lợi thế chủ nhà hay không,...

 

Thậm chí, cách tiếp cận Random Forest còn cho phép sử dụng cả những thứ hạng mà những người đặt cược sử dụng. Nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng những thông tin trong mô hình và có được những thông tin chi tiết khá thú vị. Chẳng hạn như, những yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất là thông tin về các thứ hạng như thứ hạng FIFA, thứ hạng của những tay đặt cược,...

 

Những yếu tố quan trọng khác bao gồm GDP và số cầu thủ Champions League trong đội của các nước. Những yếu tố không quan trọng bao gồm dân số của quốc gia, quốc tịch của huấn luyện viên,... Và, phương pháp Random Forest đã chọn Tây Ban Nha là đội có khả năng chiến thắng cao nhất, với xác suất là 17.8%.

 

Tuy nhiên, yếu tố quan trọng trong dự đoán là cấu trúc của giải đấu. Nếu Đức vượt qua được vòng loại nhóm, có nhiều khả năng là họ sẽ gặp phải đối thủ mạnh trong vòng loại 16 đội.Vì vậy phương pháp Random Forest đã ước tính cơ hội để Đức đạt được vào vòng tứ kết là 58%. Trái lại, Tây Ban Nha có ít khả năng sẽ gặp phải đối thủ mạnh trong vòng loại 16 đội, vì thế họ có 73% cơ hội được đi vào vòng tứ kết.

 

Nếu cả hai đội Đức và Tây Ban Nha cùng đi vào vòng tứ kết, tỷ lệ chiến thắng của họ là gần bằng nhau. Nhóm nghiên cứu cho rằng: “Tây Ban nha được ưu ái hơn một chút so với Đức vì Đức có khả năng khá cao là sẽ bị loại trong vòng chọi 16 đội”

 

Tuy nhiên, có một điều bất ngờ khác: Quá trình cây ngẫu nhiên decision trees có thể mô phỏng toàn bộ giải đấu, và quá trình đã đưa ra một kết quả hoàn toàn khác. Nhóm nghiên cứu đã mô phỏng toàn bộ giải đấu 100,000 lần. Kết quả cho thấy: “Theo như mô phỏng giải đấu có khả năng xảy ra cao nhất, thay vì Tây Ban Nha, Đức mới là đội sẽ thắng World Cup”. Dù vậy, do số lượng hoán vị rất lớn của giải đấu, khả năng vẫn có thể rất khó xảy ra, ước tính khả năng xảy ra trường hợp Đức vô địch là 1/100,000. Nhìn chung, vào đầu giải đấu, Tây Ban Nha có khả năng chiến thắng cao, nhưng nếu Đức có thể vào được vòng tứ kết, họ sẽ có khả năng chiến thắng cao hơn.

556Vote
42Vote
36Vote
22Vote
17Vote
4.373
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
23 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 11/2019, Đại sứ Mỹ tại EU Gordon Sondland cho biết ông đã làm việc với Rudy Giuliani, luật sư của Trump, về các vấn đề Ukraine "theo lệnh từ Tổng thống".
23 Tháng Mười Một 2019
cựu cố vấn kinh tế Nhà Trắng Gary Cohn nói rằng ông tin Tổng thống Donald Trump sẽ thực thi kế hoạch áp thuế quan trừng phạt lên hàng hóa Trung Quốc vào ngày 15/12/2019 nếu đến thời điểm đó Mỹ-Trung vẫn chưa đạt thỏa thuận thương mại.
23 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 11/2019, Malaysia phóng thích Yazid Sufaat, nhà khoa học từng giúp Osama bin Laden phát triển vi khuẩn bệnh than để dùng làm vũ khí sinh học.
22 Tháng Mười Một 2019
Từ Volkswagen đến Nissan, các nhà sản xuất xe đang chuyển sang các mẫu xe chạy bằng pin, đòi hỏi ít chất bôi trơn hơn so với xe chạy bằng nhiên liệu.
22 Tháng Mười Một 2019
Con người chúng ta là giống loài hiếu chiến, và trong những cuộc xâm lược đất nước hàng xóm để tranh giành lãnh thổ và kiếm tìm lợi thế kinh tế, ta đã huy động cả lực lượng lính đánh thuê của tự nhiên: các loài động vật.
22 Tháng Mười Một 2019
Nhóm phi công ngồi trong tủ đông mô phỏng nhiệt độ ở Alaska để thử bộ dụng cụ sinh tồn tại Bắc Cực mới của tiêm kích F-35.