기계학습으로 월드컵 결과를 추정하기

오늘 아마존 에코[1]에게 월드컵 결과를 물어보니, 일본이 이겼다[2]고 대답하길래 알렉사에게 구라치는 스킬도 생겼나-_- 하고 잠시 귀를 의심했었다. ㅋㅋㅋㅋ

뭐, 여하간 월드컵 결과의 예측은 어려운 것 같다. ㅋㅋㅋ arXiv에서 기계학습으로 월드컵 결과를 추정하는 논문[3]을 봤는데, 월드컵 시즌이라 별 논문이 다 나오네 ㅋㅋㅋ

과거 2002년부터 2014년까지의 모든 매치를 기반으로 poisson regression modelsrandom forests 등과 같은 방법을 사용했다고 나와 있다.

뭐 본인은 통계학에 대해 눈꼽만큼도 모르지만, 이런 걸로 진짜 예측이 가능한지 상당히 회의감이 든다. 사실 축구의 결과는 개개인의 능력+팀워크+날씨+운+ … 등등의 요소로 결정되는 거지, 과거의 데이터로 결정되는 건 아니기 때문에, 패러미터를 쓸데없는 걸로 선택하면 아무리 수학적으로 미려한 모델링을 잘 만들어도 말짱 꽝 아니겠는가 싶다. 비유를 하자면 축구 결과를 예측하기 위해, 뒷동산에서 우는 매미숫자와의 관계성을 관측하여 수학적 모델링을 만드는 느낌이다. (비유가 적절하려나? ㅋ)

여하간 뭔가 예측을 한다고 주장하는 놈들의 methodology는 사실 열심히 볼 필요없고, 결론만 중요하다-_- 일단 예측이 맞아야 논의가 시작되는 거 아니겠나. 네이트 실버도 오바마를 맞춰서 떴고, 트럼프를 틀려서 패망한 거지-_-ㅋㅋㅋ 여하간 [3;p21]에 저자가 추정한 국가별 우승 확률 표가 있어서 일단 카피해본다.

저자에 따르면 한국이 16강에 진출할 확률은 17.9%라고 한다. 데레스테 가챠에서 ssr 뜰 확률보다 훨 높구만-_- 얼마나 추정이 맞는지 함 두고 봅시다. ㅋㅋㅋ

.


[1] 내 백과사전 아마존 에코로 선풍기 음성 제어 ㅋㅋ 2018년 4월 7일
[2] 허핑턴 포스트 일본이 월드컵 첫 게임에서 콜롬비아를 꺾었다 2018년 06월 19일 22시 57분 KST
[3] Andreas Groll, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Hans Van Eetvelde, “Prediction of the FIFA World Cup 2018 – A random forest approach with an emphasis on estimated team ability parameters”, arXiv:1806.03208 [stat.AP]

이 글은 ai 카테고리에 분류되었습니다. 고유주소 북마크.

답글 남기기

아래 항목을 채우거나 오른쪽 아이콘 중 하나를 클릭하여 로그 인 하세요:

WordPress.com 로고

WordPress.com의 계정을 사용하여 댓글을 남깁니다. 로그아웃 /  변경 )

Google+ photo

Google+의 계정을 사용하여 댓글을 남깁니다. 로그아웃 /  변경 )

Twitter 사진

Twitter의 계정을 사용하여 댓글을 남깁니다. 로그아웃 /  변경 )

Facebook 사진

Facebook의 계정을 사용하여 댓글을 남깁니다. 로그아웃 /  변경 )

%s에 연결하는 중

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.