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Comment prédire les performances sportives avec les données
La prévision dans le sport n'est pas une « devinette », mais une évaluation systémique des probabilités. Il est important de ne pas prédire le compte exact, mais d'acheter le bon prix pour le résultat avec une incertitude connue. Ci-dessous est un processus étape par étape : de la collecte de données et la construction de fiches à l'étalonnage et l'exploitation de combat.
1) Données : fondement du modèle
Sources
Match : convois, blessures, disqualifications, horaires (b2b/vols), statut de domicile/de sortie, météo/couverture/arène, juges.
Tracking/jeux : play-by-play, coordonnées, événements (angles, fautes, lancements, émissions).
Métriques avancées : xG/xA (football), eFG %/pace/ORB (basket), DVOA (football américain), bullpen/park factors (baseball), carte pool/patchs (eSport).
Le mouvement des lignes qui ferment les coefficients (CL), le volume de l'argent - utile pour marquer la probabilité « de référence ».
Histoires d'équipe/joueur : forme N derniers matchs, H2H par style, modèle minutes/charge.
Qualité
Synchronisez les zones temporelles et les types d'horloge (event time vs processing time).
Supprimez les doublons, remplissez les omissions avec des règles documentées.
Enregistrez les sources de « vérité » pour les statistiques finales (par exemple, ce qui est considéré comme officiel xG/coup).
2) Nous formulons la tâche
Types de cibles
Classement : victoire/égalité/défaite ; « les deux marqueront » ; y aura-t-il un tie-break ?
Score/intensité : buts/points attendus (Poisson/binôme négatif).
Prévisions des distributions : totaux, indicateurs individuels (CRPS comme métrique de qualité).
Propas joueurs : points/assists/aces/yards - régression avec effets hiérarchiques (mixés).
Horizon
Pré-match (T-minutes avant le début).
Live (au cours de l'événement) - ajoute des fiches de diffusion et des limites de latence.
3) Fichi : ce qui explique vraiment l'exode
Niveau de commande
Force (Elo/PRI), différence de qualité attaque/défense.
Rythme (pace), style (pressing/bloc bas ; 3PT rate; rush/pass mix).
Forme et « fatigue » (minutes/load, b2b, voyage).
Brigades spéciales : PP/PK dans le hockey, teams spéciaux dans le football américain.
Niveau joueur
Modèle minutes/participation, rôle (utilisation), efficacité (eFG %, OBP, xwOBA).
Formulations : effet des combinaisons spécifiques de talons/maillons.
Contexte
Météo/revêtement/arène, profil des juges (fauve/penalty).
Motivation du tournoi (survie, séries éliminatoires, rotation avant les Eurocubes).
De marché
Lignes/totaux/forums, écarts entre opérateurs, mouvement vers la fermeture (proxy information).
4) Modèles : Des classiques aux réseaux de neurones
Classification/probabilités
Régression logistique (étalonnage de base).
Le boosting en gradient (XGBoost/CatBoost/LightGBM) est une norme de table forte.
Les réseaux neuronaux (MLP) - avec un grand nombre de non-linéarités et d'interactions.
Compte/intensité
Poisson/Poisson bidimensionnel (football, handball).
Binomial négatif (overdispersion).
Modèles hiérarchiques pour les joueurs/équipes (pooling partial).
Séquences/vie
RNN/GRU/Temporal CNN et transformateurs pour le play-by-play, le « moment » et le rythme.
Mises à jour bayésiennes des intensités en temps réel.
Classements
Elo/Glicko reflètent dynamiquement la force ; peut être combiné avec le boosting (stacking).
5) Calibrage et interprétabilité
Pourquoi calibrer ? Les probabilités doivent correspondre aux fréquences réelles.
Platt/Isotonic/Beta-calibrage sur les prévisions brutes.
Diagrammes d'étalonnage, Brier score, LogLoss - métriques de base.
Interprétabilité : permutation importation/SHAP pour contrôler les changements et le bon sens.
6) Validation honnête : sans elle, tout le reste n'a aucun sens
Walk-forward (fenêtre glissante)
Partagez le temps : train → validate → test. Pas de mélange dans le passé.
Minimum 3-5 « locations » fenêtres pour comprendre la stabilité.
Prévenir les fuites
N'utilisez pas les signes post-factuels (les xG finales du match lors de la prévision du début).
J'aime - les fiches ne sont disponibles que jusqu'à présent.
Séparez « avant l'annonce des compositions » et « après » : ce sont des modes différents.
Métriques
Probabilités : Étalonnage Brier/LogLoss +.
Régressions : MAE/RMSE/CRPS.
Métriques d'affaires : hit-rate selon les seuils de prix, stabilité sur les cohortes de ligues/saisons.
7) De la probabilité à la solution : prix et stratégie
On nettoie la marge (overround)
Sur le marché 1X2 la somme des probabilités « sales »> 100 %. Normaliser proportionnellement pour obtenir « honnête » (p ^ {fair}).
Value и EV
Edge : (\text {edge} = p\cdot d - 1).
Parier uniquement si edge ≥ un seuil (par exemple, 3-5 %).
Taille du pari
Flet 0. 5-1 % par simple ; moins - sur les express.
Proportion de Kelly : (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), plus souvent utilisé ¼ - ½ Kelly en raison de la variance et des erreurs (p).
CLV comme critère de qualité
Comparez votre prix à celui de la fermeture. Le + CLV à long terme est un signe de modèle sain et de temporisation.
8) Prévision de vie : vitesse et « fenêtres »
Pipline
Événement → mise à jour des fiches → inference en ligne → vérification des risques → publication.
Cibles par retard : infériorité <0. 8 s, cycle de mise à jour 0. 5–2 s
Fiches en temps réel
Rythme/possession, foles/cartes, fatigue, exercices spéciaux, cycles économiques dans l'e-sport.
Modes de suspension aux moments « aigus » ; les modèles doivent être capables de « ralentir ».
Pratiques
Recherchez les « surchauffes » de la ligne immédiatement après les microsobits (pas 10-0, break précoce), mais tenez compte du retard du strim - achetez la logique, pas l'image.
9) Mini-case par sport
Football (totaux/exodes)
Fichi : xG pour 8 à 12 matchs (pondérés), rythme et style des couples, juge (penalty/cartes), rotation.
Modèle : Poisson bidimensionnel avec facteur domestique + calibrage.
Conclusion : prévision de la répartition des têtes → prix total/lignes asiatiques.
Basket (totaux/pros)
Fichi : pace, eFG %, ORB/DRB, foles/bonus, routine des minutes.
Modèle : boosting pour total ; pour les propes, la régression hiérarchique des minutes × l'efficacité.
Conclusion : probabilités des zones totales, médianes/quantifiées pour les points des joueurs.
Tennis (exode/games)
Fichi : revêtement, maintien/réception du service (hold/break %), qualité du deuxième service, fatigue.
Modèle : Markovskaya par lunettes/jeux + « couche » logistique par forme ; étalonnage.
Conclusion : probabilité de victoire/tie-break, totaux de jeux, mises à jour sur chaque soumission.
E-sport (cartes/rounds)
Fichi : carte pool, ban/pic, cycles économiques, LAN-fatigue, patchs.
Modèle : boosting/transformateur par évènements ; pour les cartes - classification + CRPS pour les tours.
Conclusion : gagnant de la carte, total des rounds, « premier sang/objet ».
10) MLOps et fonctionnement (pour les avancés)
Fichstore : consistance hors ligne/en ligne, temps de voyage pour les bricoleurs honnêtes.
Versioning datacets/modèles, CI/CD, versions canaries.
Surveillance : dérive des données, dégradation de l'étalonnage, latence de l'inference.
Expériences : A/B sans MRS, CUPED/diff-in-diff, critères stop prescrits à l'avance.
Fail-safe : lignes fallback et règles manuelles pour les incidents de fid.
11) Erreurs et anti-modèles
Fuites (leakage) : signes du futur, métrique post-factuelle en pré-matcha.
Réapprentissage : modèle trop complexe sur un petit datacet ; résolue par régularisation, vérification du temps.
Recency bias : réévaluation des derniers matchs ; utiliser des poids exponentiels avec limitation du maximum.
Anchoring : ancrage à la première ligne ; comparer avec le prix « honnête » du modèle.
Ignorer l'étalonnage : un modèle « précis » avec des courbes de probabilité brise EV.
Mélange de modes : « avant les compositions » et « après » - différents modèles.
12) Chèques-feuilles
Avant l'apprentissage
1. Les données sont effacées et synchronisées dans le temps.
2. Mise en scène ciblée : ce que nous prévoyons et pourquoi (quelle décision nous prendrons).
3. Division train/valid/test uniquement en fonction du temps.
4. Modèle de référence de base (logistique/Poisson).
Avant la publication
1. Étalonnage vérifié (Brier/LogLoss, reliability plot).
2. Walk-forward est stable sur les saisons/ligues.
3. Pas de fuites, les fiches sont disponibles en vente.
4. Il y a une surveillance de la dérive et de l'entrainement.
Avant le pari
1. Marge retirée, edge ≥ seuil.
2. Taille du pari par flet/Kelly-part.
3. Plan d'évaluation de la qualité - Suivi CLV.
4. Compréhension des règles de calcul (OT/VAR/push/void).
13) Éthique et responsabilité
Les modèles sont un outil, pas un « bouton d'argent ». Respectez les limites de temps/argent, faites des pauses, n'utilisez pas d'insides/sources malhonnêtes et rappelez-vous que même le modèle parfait se trompe sur des matchs individuels. Votre objectif est un avantage sur la distance, pas un « 100 % touché ».
La prévision des résultats sportifs à l'aide des données est un cycle : les données → les fiches → le modèle → l'étalonnage → la validation honnête → la décision sur le prix → la post-analyse. Ne cherchez pas l'exotisme : un repère mince, des données propres et des probabilités calibrées sont souvent plus fortes que les architectures « à la mode ». Ajoutez de la complexité seulement quand il donne une augmentation constante de la qualité sur walk-forward et améliore CLV. Faites moins, mais mieux, et la distance commencera à travailler pour vous.