Конструирование признаков — процесс преобразования необработанных данных в значимые входные переменные для моделей машинного обучения — зачастую является самым существенным шагом в построении точных систем футбольного прогнозирования. Лучшая архитектура нейронной сети выдаст плохие прогнозы при некачественных признаках, тогда как даже простые модели могут достичь высокой точности с продуманными входными данными. В этой статье описываются ключевые методы конструирования признаков, лежащие в основе наших ИИ-моделей прогнозирования.

Признаки силы команды

Простые результаты матчей (победа/ничья/поражение) — слабые прямые признаки, поскольку не отражают качество игры. Эффективные признаки силы команды включают: рейтинги Эло (непрерывно обновляемые показатели силы), скользящую среднюю разницу мячей (взвешенную по давности и силе соперника), ожидаемые голы за и против за последние матчи, а также взвешенные индексы формы, придающие больший вес недавним матчам. Каждый из этих признаков отражает различный аспект качества команды, и наши модели комбинируют их для комплексной оценки силы.

Контекстные признаки

Контекст матча существенно влияет на результат помимо качества команд. Ключевые контекстные признаки включают: количество дней с последнего матча (индикатор усталости), наличие матча в середине недели (усталость от еврокубков), расстояние, пройденное для выездного матча, индикатор дерби/соперничества (бинарный флаг повышенной интенсивности), стадию сезона (начало, середина, конец) и текущую разницу в положении в таблице между двумя командами. Эти контекстные признаки помогают нашим моделям корректировать базовые прогнозы с учётом конкретных обстоятельств каждого матча.

Временные признаки и скользящие окна

Результативность в футболе динамична: команды улучшаются и ухудшаются на протяжении сезона. Эффективные временные признаки используют скользящие окна различной длины для фиксации как краткосрочной формы, так и долгосрочного качества. Мы рассчитываем ключевые метрики за окна в 3, 5, 10 матчей и за весь сезон, позволяя нашим моделям балансировать краткосрочный импульс и долгосрочное качество. Оптимальная длина окна варьируется в зависимости от метрики — форма колеблется быстро, тогда как базовое качество меняется медленно.

Признаки взаимодействий

Некоторые из наиболее предиктивных признаков представляют собой взаимодействия между базовыми признаками. Например, взаимодействие между домашним преимуществом и разницей в положении в таблице отражает тот факт, что домашнее преимущество наиболее выражено, когда хозяева также являются более сильной командой. Аналогично, взаимодействие между днями отдыха и средним возрастом состава показывает, что возрастные команды сильнее страдают от плотного графика. Наши модели обнаруживают эти взаимодействия автоматически через скрытые слои нейронной сети, однако явные признаки взаимодействий могут ускорить обучение и повысить точность.