Bundesliga-Vorhersage-Modell

Wollen wir wetten?

Mit Künstlicher Intelligenz Fußballergebnisse prognostizieren

Arminia oder Werder Bremen? Wer gewinnt?

Ihre Antwort: „Die Mannschaft, die mehr Tore geschossen hat.“

Vor dem Spiel können Sie nur eine qualitative Einschätzung vornehmen – höchstwahrscheinlich nach dem aktuellen Tabellenstand der Mannschaften und bspw. der Anzahl der verletzten Spieler und dem Trend der vergangenen Begegnungen.

Wie kann TIKI eine Vorhersage über das Ergebnis treffen?

Mit einer Vorhersagewahrscheinlichkeit auf Basis eines selbst programmierten Machine Learning Modells

Diese 3 Faktoren sind dabei entscheidend:

  • Stärke der beiden antretenden Mannschaft (Hauptteil des Modells)
  • Heimvorteil
  • Glück

Jede Mannschaft erhält ein Rating (nach Elo-Zahl = Spielstärke von Schachspielern), das nach jedem Spieltag angepasst wird

  • Start: Saison 2000/2001, jedes Bundesligateam erhält 1200 Ratingpunkte
  • Update: an jedem der 340 Spieltage bis zu Beginn der Saison 2020/2021

Das KI-Modell arbeitet mit allen Spielergebnissen beginnend mit der Saison 2003/2004 sowie den „durchschnittlich zu erwartenden Ergebnissen“, die das Elo-Model vorhergesagt hat. Die KI lernt nun die Wahrscheinlichkeiten für die jeweiligen Ergebnisse.

Was sagt die KI vorher?

  • Saisonziele, z. B. Wer gewinnt die Meisterschaft oder wer darf in der nächsten Saison Championsleague spielen?
  • Ergebnisvorhersage nächster Spieltag
  • Tabellenplatz der Mannschaften zum Saisonende