Quelles données faut-il prendre en compte lors de la prévision d'événements sportifs

Dans cet univers, l'issue de chaque événement sportif semble être déterminée par une formule complexe et précise, que nous appelons « l'équation de Dieu ». Cette équation englobe chaque saut sur le terrain de sport, chaque lancer lancé et des aspects encore plus profonds tels que la tactique, la psychologie et les facteurs environnementaux. Pour prédire les résultats d’événements sportifs, nous devons comprendre et approximer cette équation, en visant une précision de prédiction presque parfaite.

Par exemple, l'« équation de Dieu » de la NBA pourrait être :

R = 1,4X + 2,2Y + 0,06Z + 0,08U + .....

Ici, R représente le score final déterminant le résultat, tandis que X, Y, Z, U, etc. représentent diverses caractéristiques sportives affectant le résultat (comme le pourcentage de tirs, le pourcentage de tirs à trois points, les rebonds, les interceptions...), et les chiffres devant représentent le poids de l’impact de chaque caractéristique.

Alors, pour le match de demain entre le Miami Heat et les Los Angeles Lakers :

Chaleur de Miami: Pourcentage de tir (40%) Pourcentage de tirs à trois points (30%) Rebonds (10) Vols (5)

Les Lakers de Los Angeles: Pourcentage de tir (42%) Pourcentage de tirs à trois points (34%) Rebonds (7) Vols (7)

Le score R final du Miami Heat est de 2,22, et celui des Los Angeles Lakers de 2,316. Sur la base de cette équation, les Lakers auraient de meilleures chances de vaincre le Heat. Bien entendu, différentes caractéristiques et pondérations peuvent affecter le résultat prédit par le modèle.

Trouver des valeurs propres parfaites

Pour trouver l’équation prédictive parfaite pour les événements sportifs, nous devons d’abord savoir quelles caractéristiques sont incluses dans cette équation. En ajustant continuellement ces caractéristiques et leurs pondérations et en effectuant des back-tests historiques, nous visons à trouver un modèle qui approche un taux de réussite de 100 %. Ainsi, notre « équation divine » prédictive parfaite prend forme.

Décoder les « caractéristiques de l'équation de Dieu » : analyse approfondie des données sportives

(Mise à jour : 01/12/2023 Source : Mysports.AI Deep Learning)

Top 8 des caractéristiques avec des poids plus élevés :

1. Classement Elo Un système de notation utilisé pour calculer les niveaux de compétence relatifs des athlètes ou des équipes. En NBA, il est souvent utilisé pour évaluer la force globale d’une équipe. Après chaque partie, la note Elo de l'équipe gagnante augmente, tandis que celle de l'équipe perdante diminue. Cette note prend en compte la force de l'adversaire, donc une victoire contre une équipe forte a plus de valeur qu'une victoire contre une équipe plus faible.

2. PLUS_MINUS La différence entre le score de l'équipe et celui de l'adversaire lorsqu'un joueur est sur le terrain. Cette métrique évalue l'impact d'un joueur sur les performances de l'équipe. Un nombre positif indique que l'équipe a marqué plus qu'elle n'a concédé avec le joueur sur le terrain, et vice versa pour un nombre négatif.

3. W_PCT (pourcentage de gains) Le ratio de matchs gagnés par une équipe, une mesure clé pour évaluer la performance globale de l’équipe. Il est couramment utilisé pour prédire les performances d’une équipe lors des prochains matchs.

4. REB (Rebonds) Action de prendre possession du ballon après un tir manqué. Le nombre de rebonds est un indicateur important du contrôle du ballon et de l’efficacité défensive d’une équipe. Les rebonds sont divisés en catégories offensives et défensives.

5. BLK (blocs) Action par laquelle un joueur réussit à empêcher le ballon d'entrer dans le panier pendant le tir d'un adversaire. Le nombre de blocs affecte directement le score de l'adversaire et reflète également la capacité défensive d'un joueur.

6. TOV (Chiffre d'affaires) Le nombre de fois qu'une équipe perd la possession à cause d'erreurs au cours d'un match. Des revirements excessifs peuvent conduire à davantage d'opportunités de but pour l'adversaire, ce qui en fait un indicateur du contrôle du ballon et de l'organisation offensive d'une équipe.

7. STL (vole) Action de réussir à prendre ou à intercepter le ballon d'un adversaire pendant la défense. Le nombre d'interceptions mesure la capacité défensive d'un joueur et indique la pression défensive de l'équipe et sa capacité à passer à l'offensive.

8. DEF_Rating (Efficacité défensive) Une mesure mesurant la capacité défensive d'une équipe, généralement calculée sur la base du score de l'adversaire pour 100 possessions. Une efficacité défensive inférieure indique une meilleure performance défensive, limitant efficacement le score de l'adversaire.
   
   

Caractéristiques communes supplémentaires incluses dans notre modèle prédictif et classées dans le top 50 :

• Assistances (AST) Action d'un joueur consistant à passer le ballon à un coéquipier, menant directement à un score. Le nombre de passes décisives reflète le travail d'équipe et la capacité de passe d'un joueur et constitue un indicateur clé de l'efficacité offensive d'une équipe.

• Pourcentage de tir à trois points (3P%) Le ratio de tirs réussis au-delà de la ligne des trois points. Ces données montrent la capacité de tir à longue distance d'une équipe, ce qui a un impact significatif sur les matchs de basket-ball modernes.

• Pourcentage de lancers francs (FT%) Le ratio de lancers francs réussis. Un pourcentage de lancers francs élevé apporte un score stable à l'équipe et reflète la qualité psychologique du joueur sous pression.

• Avantage maison Reflète l’amélioration des performances d’une équipe lorsqu’elle joue sur son terrain. Ceci est souvent associé au soutien des fans, à la familiarité avec l’environnement et à une moindre fatigue du voyage.

• Facteur de blessure Prend en compte l’état de santé des joueurs clés d’une équipe. L’absence ou la blessure d’un joueur affecte directement la performance de l’équipe, surtout lorsque des joueurs clés sont absents.

La combinaison de ces caractéristiques, ainsi que des ajustements et optimisations continus, rendent notre « équation divine » de plus en plus précise. Cependant, il est important de noter que même avec toutes ces données, il existe encore des facteurs imprévisibles tels que l'état du joueur le jour même et les décisions de l'arbitre, que l'équation ne peut pas entièrement couvrir.

Pour améliorer encore la précision de notre modèle prédictif, notre équipe a commencé à appliquer des technologies d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Grâce à des algorithmes d'apprentissage profond, le modèle peut apprendre et s'ajuster pour mieux comprendre et prédire les différentes possibilités d'un match. Cette approche nous permet de tirer des leçons des événements passés et d’améliorer continuellement notre équation prédictive.

De plus, nous explorons une analyse de données plus personnalisée, telle que la condition physique de chaque joueur, sa préparation psychologique et sa coopération avec ses coéquipiers. En analysant ces détails plus fins, nous pouvons capturer avec plus de précision les variables uniques de chaque jeu, améliorant ainsi la précision de nos prédictions.

Bien que notre « équation divine » continue d'évoluer et de se perfectionner, elle est devenue un outil important dans le domaine de l'analyse sportive. Il aide non seulement les analystes, les entraîneurs et les joueurs à mieux comprendre le jeu, mais fournit également un solide support de données pour les paris sportifs, la gestion sportive et les reportages médiatiques.

À l'avenir, avec les progrès technologiques continus et la richesse croissante des données, nous pensons que « l'équation divine » jouera un rôle de plus en plus important dans le domaine des prévisions sportives, offrant des informations plus profondes et plus précises aux amateurs de sport.

Utilisez Mysports.AI pour vous aider à prédire les résultats des événements