यादृच्छिक जंगलों के एल्गोरिथ्म का उपयोग करके 2018 विश्व कप के परिणाम की भविष्यवाणी करना

विश्व कप 200242014 के आंकड़ों के लिए नमूना प्रतिगमन पेड़। लक्ष्यों की संख्या का उपयोग प्रतिक्रिया चर के रूप में किया जाता है।

जर्मनी के मशीन लर्निंग स्पेशलिस्ट ने भविष्य के 2018 फीफा विश्व कप के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए तीन अलग-अलग मॉडलों की तुलना की:

• पॉइसन प्रतिगमन मॉडल;
• यादृच्छिक जंगलों के तरीके
• रैंकिंग के तरीके (2010-2018 के लिए स्पार्किंग के आधार पर टीमों की ताकत के अनुसार और सट्टेबाजों में गुणांक के अनुसार)।

पहले दो कोवरेट्स के बारे में जानकारी पर आधारित हैं, और आखिरी सीधे टीमों की वास्तविक वास्तविक ताकत पर। वैज्ञानिकों ने निष्कर्ष निकाला कि इस तुलना के ढांचे के भीतर, प्रशिक्षण डेटा पर सबसे प्रभावी पूर्वानुमान विधियां रैंकिंग तरीके और यादृच्छिक वन हैं। लेकिन एक संयुक्त दृष्टिकोण का उपयोग करना - टीम की रैंकिंग के साथ यादृच्छिक जंगलों के गुणों का संयोजन - वैज्ञानिक प्रणाली की भविष्य कहनेवाला शक्ति में काफी सुधार करने में सक्षम थे।

शोधकर्ताओं ने तरीकों के इस संयोजन को अंतिम मॉडल के रूप में चुना है। उसकी रेटिंग के आधार पर, 2018 विश्व कप के सभी मैचों को बार-बार मॉडल किया गया था। प्रत्येक मैच की संभावनाएं, टूर्नामेंट के प्रत्येक अगले चरण में पास होने वाली प्रत्येक टीम की संभावनाओं और टूर्नामेंट के सबसे संभावित परिणाम की गणना की जाती है।

लेखक ध्यान दें कि वैज्ञानिक प्रेस ने पहले कई सफल मॉडल प्रकाशित किए हैं जो विश्व और यूरोपीय चैंपियनशिप के परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं। इन मॉडलों के डेवलपर्स ने 2018 विश्व कप के परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए सिस्टम का भी उपयोग किया।

तो, ज़ीलिस, लीटनर और हॉर्निक (2018) का कंप्यूटर मॉडल ब्राजील (16.6%), जर्मनी (15.8%) और स्पेन (12.5%) के लिए जीत की उच्चतम सांख्यिकीय संभावना देता है।

स्विस बैंक यूबीएस (ऑड्रन, बोलिगर, कोलब, मैरिकेल, पिल्लौड, 2018) के विशेषज्ञों के मॉडल ने सबसे संभावित विजेता के रूप में जर्मनी (24.0%), ब्राजील (19.8%) और स्पेन (16.1%) की गणना की। इस सांख्यिकीय मॉडल ने इनपुट के रूप में चार कारकों का उपयोग किया, जिसके बाद 10,000 मोंटे कार्लो सिमुलेशन से संभावनाओं की गणना की गई।

यादृच्छिक वनों की विधि एक मौलिक रूप से नया दृष्टिकोण है। यादृच्छिक पेड़ एल्गोरिथ्म निर्णायक पेड़ों की एक टुकड़ी का उपयोग करना है। यह वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग कार्यों के लिए बैगिंग विधि और यादृच्छिक उप-विधि विधि को जोड़ती है। दूसरे शब्दों में, यह 2018 विश्व कप मैचों की भविष्यवाणी के लिए बहुत अच्छी तरह से फिट बैठता है। यादृच्छिक वृक्ष विधि का मुख्य विचार निर्णय पेड़ों के एक बड़े कलाकारों की टुकड़ी का उपयोग करना है, जिनमें से प्रत्येक अपने आप में बहुत कम गुणवत्ता का वर्गीकरण देता है, लेकिन उनकी बड़ी संख्या के कारण परिणाम अच्छा है।

जर्मन विशेषज्ञों ने सभी प्रस्तावित मॉडल और उनकी अंतिम भविष्यवाणी की शक्ति का सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया। फिर, विशिष्ट भविष्य कहनेवाला कारक जो मॉडल की भविष्य कहनेवाला शक्ति को अधिकतम करते थे। अंत में, इस तरह के प्रारंभिक कार्य के बाद, वैज्ञानिकों ने 2018 विश्व कप के आंकड़ों पर डिज़ाइन किए गए मॉडल (यादृच्छिक वन + रैंकिंग) को लागू किया।

प्रत्येक मैच के लिए, मॉडल प्रत्येक टीम द्वारा किए गए लक्ष्यों की अपेक्षित संख्या दे सकता है। इस जानकारी के आधार पर, समूह चरण के सभी 48 मैचों के परिणाम की गणना की गई। समूहों में टीमों की अंतिम स्थिति की गणना फीफा नियमों के अनुसार कड़ाई से की गई। फिर, उसी तरह, उन्होंने प्लेऑफ़ चरण में मैचों के परिणामों की गणना की। कार्यक्रम द्वारा दिए गए अतिरिक्त समय को ध्यान में रखने के लिए, प्रत्येक टीम द्वारा किए गए लक्ष्यों की संख्या में परिणाम 1.33 से गुणा किया गया था। यदि अतिरिक्त समय के परिणामों के अनुसार ड्रॉ फिर से तय किया गया था, तो प्रोग्राम ने "सिक्का उछालकर" दंड की एक श्रृंखला बनाई।

इस रणनीति का उपयोग सभी चैम्पियनशिप मैचों के 100,000 सिमुलेशन के लिए किया गया था। इन आंकड़ों के आधार पर, समूह छोड़ने और टूर्नामेंट जीतने की संभावना की गणना की गई थी।

समूह चरण के परिणामों के अनुसार, कार्यक्रम ने निम्नलिखित चित्र दिया:



रूसी टीम के पास 1/8 फ़ाइनल (50.4%) तक पहुंचने की उच्च संभावना है, लेकिन वहां उसे स्पेनिश टीम से मिलना चाहिए, जहां बाद में 87% जीतने की संभावना होगी। तालिका 100,000 सिमुलेशन के लिए सबसे अधिक संभावना प्लेऑफ़ ग्रिड दिखाती है।



रूस के क्वार्टर फाइनल में पहुंचने की कुल संभावना 10.5% है, सेमीफाइनल 2.4% है, और अंतिम 0.4% है।



टूर्नामेंट के विजेता के लिए, इस मॉडल ने पिछले मॉडलिंग कार्यक्रमों के परिणाम से अलग परिणाम उत्पन्न किया। उसने स्पेन को अधिकतम संभावना (17.8%) दी। इसके बाद जर्मनी, ब्राजील, फ्रांस और बेल्जियम हैं।

वैज्ञानिक लेख 8 जून, 2018 को प्रीप्रिंट साइट arXiv.org (arXiv: 1806.03208803) पर प्रकाशित किया गया था।