体育分析：我如何预测 2024 年欧洲杯决赛

[mostakimvip06]

时，我第一次在足球上押注 2010 年世界杯冠军。我仅凭直觉就猜中了每一场比赛，并押注了我计划中的两支决赛队伍：荷兰队和西班牙队。最后，这两支球队进入了决赛——我很高兴我的预测成真了。

14 年后，我开始寻找一个项目来加深我的 Python 和机器学习技能，这让我接触到了一个 2024 年欧洲杯的预测项目。我的主要目标是预测比赛结果（胜、平或负）以及每支球队的进球数。

在本文中，我将概述我的 2024 年欧洲杯预测项目，重点介绍我采取的关键步骤、遇到的挑战以及获得的见解。如需深入了解技术细节（包括代码实现），请参阅随附的笔记本项目— 您需要一个 DataLab 帐户才能访问所有文件。

预测足球比赛结果的挑战
由于多种因素，预测足球比赛结果非常困难。在足球比 爱尔兰赌博数据 赛中，进球的统计分布变化很大。同时，与其他团队球类运动相比，每场比赛的得分机会相对较少，导致结果难以预测。

以手球为例：手球的得分机会往往更多，因此比赛结果也更可预测，因为进球数更可能反映出创造和阻止得分机会的情况，因为得分尝试次数在比赛过程中平均下来。然而，在足球比赛中，有时在球门前“停下大巴”，然后发动一次坚决的反击，就足以扭转比赛局势。

此外，足球比赛具有高度路径依赖性的特点，这意味着比赛的势头和结果通常严重依赖于第一个进球。微小但重要的动作可能会导致进球或红牌，并极大地改变比赛的进程，使预测变得更加困难。

近年来，VAR（视频助理裁判）的引入增加了比赛的不可预测性，因为它可以推翻场上的关键决定。我们不要忘记难以捉摸的“当日状态”，作为以不可预测著称的法兰克福队（绰号“喜怒无常的女足”）的球迷，我可以就这个因素写一本书。

2024 年欧洲杯体育分析

解决数据限制的策略
除了讨论的因素之外，我的预测模型还面临几个我必须解决的额外数据限制。

缺乏球员特定数据：如果没有详细的球员数据，例如关键球员的存在、个人表现指标或伤病情况，模型可能会错过影响比赛结果的关键因素。虽然国家队不像足球俱乐部那样受到转会市场波动的影响，但球队的组成多年来发生了很大变化，因此如果数据能够反映这一点，那将是有益的。
缺乏比赛数据：缺少比赛数据，如比赛中的控球率或传球成功率，会降低模型做出精确预测的能力。比赛第一个进球的时间和球队等数据点也有助于追踪上述路径依赖关系的模式，从而更容易预测比赛的走向。
为了解决所用数据带来的挑战，我们采用了以下几种策略：