Naukowcy z arXiv opracowali Sim2Win, nowy system do przewidywania wyników piłkarskich meczów, który nie potrzebuje informacji o tożsamości zespołów ani ich historii. Zamiast tego analizuje czysto taktyczne zachowania drużyn, co pozwala mu działać nawet na zespołach, które nigdy wcześniej widział.
Sistem został wytrenowany na otwartych danych StatsBomb zawierających informacje o 1411 meczach z 178 drużyn grających w 11 różnych rozgrywkach. Algorytm konstruuje profile taktyczne na podstawie ostatnich pięciu meczów każdej drużyny, identyfikuje cztery kluczowe wskaźniki taktyczne i grupuje zespoły w osiem różnych stylów gry za pomocą algorytmu K-Means. Do przewidywania prawdopodobieństwa zwycięstwa, remisu i przegranej użyto 13 różnych klasyfikatorów.
Wyniki są imponujące: na całkowicie nieznanych zespołach Sim2Win uzyskał dokładność 55,4% i średni ROC-AUC 0,704, konsekwentnie pokonując popularne metody oceny siły drużyn takie jak rating ELO czy Pi-Rating. Wśród testowanych modeli najlepiej sprawował się CatBoost z dokładnością 60,9%. To znaczący wynik, bo dowodzi, że wzorce taktycznego zachowania drużyn zawierają więcej przydatnego sygnału do predykcji niż tradycyjne systemy oparte na tożsamości zespołów.