Точность ансамблевых методов в футбольном прогнозировании — сравнительный анализ различных стратегий комбинирования моделей и их влияния на качество прогнозов.

Сравнение подходов

Среднее взвешенное, стекинг и мета-обучение — три основных стратегии. Стекинг обычно показывает лучшие результаты, но требует больше данных для обучения мета-модели.

Выбор базовых моделей

Ансамбль эффективен при разнообразии базовых моделей. Комбинация статистических и ML-моделей даёт лучшие результаты, чем ансамбль однотипных моделей.

Практические результаты

Наши ансамбли на 1X2.TV стабильно превосходят отдельные модели на 2-4% по точности и показывают лучшую калибровку вероятностей.