Modélisation Proba appliqué au Football.

[ps2man91]

Bonjour à tous,

J'aimerais disposer d'un système qui puisse s'appliquer dans mon domaine favori, le football.
Mon but est simple.
Je dispose d'une grosse base de donnée statistiques sur des "résumés" de match de Foot.
J'aimerais effectuer un calcul qui me dise, avec un très fort de degré de probabilité, si Oui ou Non le match est gagné, à l'aide des stats de base que je dispose.

Un exemple très concret :
J'aimerais savoir en lançant mon petit calcul si l'équipe A a gagné le match, sachant que je dispose pour cette équipe ainsi que pour son adversaire des stats suivantes :
- % de possession du ballon
- Tir / Tir cadré
- Nb de fautes
- Nb de corners tirés
- Nb de carton jaune / Rouge ...

Je doute que je puisse obtenir un résultat concret. Mon but est d'obtenir la meilleur proba possible (même si ce n'est pas 80%). Mais je ne sais pas par où commencer le calcul.
J'imagine que je dois traduire chaque résultats par des chiffres puis les pondérer entre eux ...
Si vous avez quelques idées à m'apporter .. ??
Merci beaucoup !!
L.

[beagle]

't'as les tirs cadrés, et as-tu les tirs rentrés?

[ps2man91]

't'as les tirs cadrés, et as-tu les tirs rentrés?

héhé

Mon but est de savoir si, à l'aide d'une note globale donné au travers des statistiques (sans le score), je peux savoir à partir de quelle note un match est gagné à 100%, 90%, 80% ...

[Luc]

Salut!

Jette un œil ici, ça t'intéressera probablement!

http://www.science4all.org/le-nguyen-hoang/a-model-of-football-games/

Luc

[beagle]

Plusieurs remarques:
1)On dispose des données d'un match terminé,
et on cherche la proba de trouver qui a gagné,
alors que c'est dans les journaux qui donnent ces stats !C'est se faire du mal, non?, c'est de l'art pour l'art?

2) la base de données qui répertorie l'historique,
mélange forcément pour avoir un volume suffisant de données,
mélange forcément des matchs qui n'ont rien à voir,
de championnats différents, de lieux différents, de dates différentes,styles de jeu, stratégies différents,
bref les datas d'un match de coupe du monde se déroulant en Amérique du Sud ces 30 dernières années sont très limitées par exemple

3)Il me semble que les logiciels neuronaux peuvent s'amuser à cela.Ce sont de bons analyseurs de corrélation.Dans le cas présent ce seront de valeureux suroptimiseurs j'imagine.J'ignore si le neuroflou s'est révélé supérieur, j'ignore ce qui se fait actuellement.
mais ils trouveront des règles type:
quand l'équipe A a eu entre x et y % de possession de balles, avec entre n1 et n2 tirs cadrés, alors il y avait de grandes chances que ce soit l'équipe gagnante.
Apprentissage sur une faible partie des données, et vérification sur les données non vues.