Гайд по построению xG-модели для футбола с нуля
28-06-2026, 09:13
Зачем вам чужие прогнозы если можно собрать свою статистику? Я писал парсер ночью, параллельно смотрел ЌРÁЌÉH 2026 в фоне. Фильм так себе, но код шел легко. Короче тут распишу как поднять базовую xG-модель для футбола.
Сразу скажу без питона и пандас тут делать нечего. Качаем данные.
- Шаг первый. Сбор сырых данных. Идем на футбольные сайты, парсим. Тянем координаты ударов, тип атаки, результат розыгрыша стандарта. Это самая нудная часть. Часов десять убьете точно.
- Шаг второй. Фича инжиниринг. Считаем дистанцию до ворот и угол. Ну типа это база. Добавляем позицию вратаря, часть тела для удара и игровую ситуацию.
- Шаг три. Выбор алгоритма. Не лезьте в нейронки сразу. Берите логистическую регрессию или XGBoost. Они работают быстро, не требуют дорогого железа и легко интерпретируются.
- Шаг четвертый. Бэктестинг. Гоняем модель на исторических данных за прошлый сезон. Смотрите лог-лосс а не банальную точность. Матч может закончиться 0-0 а модель должна предсказать высокую вероятность моментов.
В итоге на выходе у вас будет своя вероятность забитого гола для каждого эпизода. Дальше просто сравниваете с кэфом бука. Если ваш расчетный кэф выше — валуй найден. Все просто. Ну почти.
Главное помните что рынок сейчас плотный. Ваша математика должна быть хотя бы на пару процентов точнее базовой линии конторы. Иначе сольете на дистанции. Пробуйте и пишите если затыки вылезут
Комментариев 0