Exasol prognostiziert Torerwartungen des 1.FCN in der Hinserie 2021/2022
(+ Spieltag 18)
Seit der Saison 2020/2021 ist Exasol stolzer Technologiepartner des 1. FC Nürnberg. Im Zuge dieser Partnerschaft stellt Exasol seit dieser Saison 2021/2022 für die Spieltags-Vorberichte eine Vorhersage für die zu erwartenden „expected goals“ (xG) zur Verfügung. Dieser Vorhersage liegt ein neuronales Netz oder Modell zu Grunde, welches die xG für verschiedenste Ligen in Europa voraussagen kann. Das Modell existiert nun bereits im vierten Jahr und wurde über die Zeit regelmäßig angepasst. In diesem Artikel wollen wir die Performance des Modells anhand der tatsächlich erzielten Tore messen und Verbesserungen ableiten.
Dieser Vergleich beruht auf allen bisherigen Spielen des 1. FCN – neun Heim- und neun Auswärtsspielen. Es sei an dieser Stelle bereits erwähnt, dass das Modell strikt zwischen Heim- und Auswärtsspielen unterscheidet. Neben der kompletten Hinrunde ist bereits das erste Rückrundenmatch zwischen Erzgebirge Aue und dem 1. FCN, das noch im Jahr 2021 stattfand, berücksichtigt.
Vorhergesagte Tore gesamt
In Summe hat das Modell für die Spiele des 1. FCN 49,7 Tore vorhergesagt, dies entspricht im Schnitt 2,76 Toren pro Spiel. Tatsächlich sind 48 Tore in diesen Spielen gefallen, 2,67 pro Spiel. Mit einer Abweichung von 3,5 % von der tatsächlichen Toranzahl ist dies eine sehr gute Vorhersage gewesen. Schaut man sich die Details genauer an, erkennt man recht einfach, in welchen Bereichen das Modell bessere bzw. schlechtere Vorhersagen getätigt hat.
1. FCN vs. 1. FCN Gegner
Betrachten wir die vorhergesagten Tore des 1. FCN und die vorhergesagten Tore für dessen jeweiligen Gegner:
Es wird schnell ersichtlich, dass unser Modell den 1. FCN leicht unterschätzt und den Gegner etwas überschätzt hat. In der Summe hebt sich dies allerdings auf.
Der Grund dafür: Unser Modell reagiert erst sehr spät auf Formänderungen und der 1. FCN steht in dieser Saison besser da als noch in der Saison 2020/2021 (27 Punkte nach der Hinserie in 2021/2022 im Vergleich zu 20 Punkten in der Hinserie 2020/2021). Wir haben unser Modell dahingehend bewusst verändert, da sich gezeigt hatte, dass schnelle Reaktionen auf Formänderungen eher zu schlechteren Vorhersagen führen.
Heim- vs. Auswärtsspiele
Bei einem Vergleich der Heim- mit den Auswärtsspielen des 1. FCN ist ein klarer Trend in der Performance des neuronalen Netzes zu sehen:
Heimspiele
Auswärtsspiele
Während die Auswärtsspiele des 1. FCN sehr genau vom Modell vorhergesagt wurden, gibt es größere Abweichungen bei den Heimspielen. Hier wurde der 1. FCN stark unterschätzt, der Gegner hingegen stark überschätzt.
Eine Erklärung hierfür ist die wesentlich bessere Heimbilanz des 1. FCN im Vergleich zur Vorsaison (die sich ganz bestimmt auf die teilweise Rückkehr der Fans erklären lässt). In der Saison 2020/2021 hatte der 1. FCN mit fünf Siegen, sieben Unentschieden und fünf Niederlagen eine recht ausgeglichene Bilanz und beendete die Saison auf Platz 14 der Heimtabelle. Mit bereits fünf Siegen bei zwei Unentschieden und zwei Niederlagen in dieser Saison 2021/2022 (Platz 6 in der Heimtabelle) ist der 1. FCN bei Heimspielen entscheidend besser.
Auswärts ist die Leistung des 1. FCN zwischen der Vorsaison und der aktuellen sehr ähnlich: sechs Siege, vier Unentschieden, sieben Niederlagen (Platz 8 in der Auswärtstabelle) in 2020/2021. In 2021/2022 waren es bisher drei Siege, vier Unentschieden, zwei Niederlagen bisher (Platz 7 in der Auswärtstabelle).
Erneut zeigt sich, dass Formänderungen zu spät adaptiert werden. Bei konstanten Leistungen liefert das Modell aber sehr gute Vorhersagen.
Fazit
Das von Exasol implementierte und regelmäßig neu trainierte neuronale Netz hat in Summe sehr gute Vorhersagen für die Hinserie 2021/2022 geliefert. Zwar sind in einzelnen Spielen die Vorhersagen vom Ergebnis abgewichen, über die Zeit zeigt sich aber, dass diese nur sehr gering sind.
Formänderungen – wie die Verbesserung der Heimbilanz des 1. FCN – übernimmt das Modell eher spät. In diesem Bereich sind Optimierungen des neuronalen Netzes denkbar. Wir werden daher unseren Algorithmus optimieren, um noch bessere Vorhersagen tätigen zu können.