Machine Learning for Soccer Match Result Prediction

机器学习已成为预测足球比赛结果的常见方法，在过去的十五年中，这个领域的文献数量大幅增长。本章讨论了可用的数据集、模型类型和特征，以及在这个应用领域中评估模型性能的方法。本章的目的是为那些有兴趣在这个领域进行未来研究的人提供机器学习预测足球比赛结果的当前状态和潜在未来发展的广泛概述。我们的主要发现是，虽然梯度提升树模型（如CatBoost）应用于足球特定评级（如pi-ratings）是目前在只包含进球作为比赛特征的数据集上表现最好的模型，但需要对深度学习模型和随机森林在不同类型特征的数据集上的性能进行更全面的比较。此外，可以进一步研究使用球员和团队级别信息并结合空间时间跟踪和事件数据等额外信息的新评级系统。最后，需要增强比赛结果预测模型的可解释性，以使其对团队管理更有用。

机器学习在足球比赛结果预测中的应用现状及未来发展问题

使用机器学习模型预测足球比赛结果，目前基于梯度提升树模型和pi-rating等足球特定评分系统的方法表现最优，但需要更多的数据集和特征类型进行深入比较。未来可以探索基于球员和团队信息以及空间时间跟踪和事件数据的新评分系统。同时，需要提高预测模型的解释性，以便更好地应用于团队管理。

论文详细讨论了足球比赛结果预测中可用的数据集、模型类型和特征，并介绍了评估模型性能的方法。实验使用了多种数据集和模型进行比较，并提出了未来的研究方向。

相关研究包括： 1. 'Soccer outcome prediction using machine learning' (2016) 2. 'A machine learning framework for sport result prediction' (2018) 3. 'Predicting football match outcomes using machine learning techniques' (2019)