Ученые изучили, насколько хорошо простые линейные и кусочно-линейные модели могут предсказывать исход футбольных матчей на основе данных о тренировках игроков клуба RKS Rakow Czestochowa.
С января по июнь 2023 года они собрали около девяти тысяч записей данных о тренировках в месяц. Стандартный недельный цикл включал пять тренировок и один матч. Индивидуальные модели прогнозирования продемонстрировали высокую точность — 97,7%. Результаты их исследования были опубликованы в журнале Nature.
В исследовании использовались показатели «Метаболическая временная зона 5 и 6» и «Общее расстояние замедления в этих зонах». По мнению ученых, наиболее эффективными оказались модели, основанные на агрегированных данных о производительности и экспертном опыте, в сравнении с моделями, которые использовали GPS-данные.
Ученые подчеркнули, что эти модели представляют ценность для планирования тренировочных процессов и контроля нагрузок, которые влияют на результаты в матчах. Индивидуальные модели прогнозирования продемонстрировали более высокую точность, хотя в некоторых случаях групповые модели также показали хорошие результаты. Добавление второй метрики не оказало существенного влияния на итоги исследования, отметили исследователи.
По словам авторов работы, данные модели могут быть полезны для предсказания результатов игры отдельных футболистов, однако конкретные параметры прогноза могут отличаться у разных игроков.
