論文の概要: From Players to Champions: A Generalizable Machine Learning Approach for Match Outcome Prediction with Insights from the FIFA World Cup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01902v1
• Date: Sat, 03 May 2025 19:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.324516
• Title: From Players to Champions: A Generalizable Machine Learning Approach for Match Outcome Prediction with Insights from the FIFA World Cup
• Title（参考訳）: プレイヤーからチャンピオンへ:FIFAワールドカップのインサイトとアウトカム予測を一致させる汎用的な機械学習アプローチ
• Authors: Ali Al-Bustami, Zaid Ghazal,
• Abstract要約: 本稿では,FIFAワールドカップの優勝者予測に特化して設計された機械学習フレームワークを提案する。 チームレベルの履歴データと、ゴール、アシスト、正確性、タックルといったプレイヤー固有のパフォーマンスメトリクスを統合することで、従来の集約モデルで見過ごされる微妙なインタラクションをキャプチャします。 FIFA2022ワールドカップのデータによる実験結果は,ベースライン法よりも精度が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of FIFA World Cup match outcomes holds significant value for analysts, coaches, bettors, and fans. This paper presents a machine learning framework specifically designed to forecast match winners in FIFA World Cup. By integrating both team-level historical data and player-specific performance metrics such as goals, assists, passing accuracy, and tackles, we capture nuanced interactions often overlooked by traditional aggregate models. Our methodology processes multi-year data to create year-specific team profiles that account for evolving rosters and player development. We employ classification techniques complemented by dimensionality reduction and hyperparameter optimization, to yield robust predictive models. Experimental results on data from the FIFA 2022 World Cup demonstrate our approach's superior accuracy compared to baseline method. Our findings highlight the importance of incorporating individual player attributes and team-level composition to enhance predictive performance, offering new insights into player synergy, strategic match-ups, and tournament progression scenarios. This work underscores the transformative potential of rich, player-centric data in sports analytics, setting a foundation for future exploration of advanced learning architectures such as graph neural networks to model complex team interactions.
• Abstract（参考訳）: FIFAワールドカップの結果の正確な予測は、アナリスト、コーチ、賭け者、ファンにとって重要な意味を持つ。 本稿では,FIFAワールドカップの優勝者予測に特化して設計された機械学習フレームワークを提案する。 チームレベルの履歴データと、ゴール、アシスト、正確性、タックルといったプレイヤー固有のパフォーマンスメトリクスを統合することで、従来の集約モデルで見過ごされる微妙なインタラクションをキャプチャします。 当社の方法論は,ロースターの進化とプレイヤー開発に寄与する,年ごとのチームプロファイルを作成するために,多年間データを処理します。 我々は, 次元減少とハイパーパラメータ最適化を補完する分類手法を用いて, 頑健な予測モデルを生成する。 FIFA2022ワールドカップのデータによる実験結果は,ベースライン法よりも精度が優れていることを示している。 本研究は,各選手の属性とチームレベルの構成を取り入れて予測性能を高めることの重要性を強調し,選手のシナジー,戦略的マッチング,トーナメントの進行シナリオに対する新たな洞察を提供する。 この研究は、スポーツ分析におけるリッチでプレイヤー中心のデータ変換の可能性を強調し、複雑なチームインタラクションをモデル化するグラフニューラルネットワークのような高度な学習アーキテクチャの将来の探索の基盤となる。

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