브라질 세컨드 리그를 위한 알고리즘 렌즈

python import matplotlib.pyplot as plt games = [‘CRB vs Avaí’, ‘Botafogo-SP vs Chapecoense’, ‘América-MG vs Criciúma’] xG = [1.7, 1.2, 1.9] # 기대 골 actual = [1, 1, 1] plt.bar(games, xG, color=‘#009B3A’) plt.bar(games, actual, color=‘#FFCC00’) plt.title(‘브라질 세리에 B: 기대 골 대 실제 골 (12라운드)’)

12라운드 주요 통계:

• 40% 경기 무승부 (⁸⁄₂₀)
• 경기당 평균 득점: 1.85 (리그 평균보다 약간 낮음)
• 최장 무패 행진: CRB (현재 5경기)

주요 경기의 전술적 분석

고이아스의 미나스 제라이스 상대 2-0 승리는 통계적으로 두드러집니다. 패스 네트워크 분석 결과:

1. 중앙 미드필더 우세 (공격 지역에서 점유율 62%)
2. 평균보다 4.3m 높은 수비 라인
3. 상대 진영에서의 압박 성공률: 78%

그러나 Opta의 동료가 말하듯 ‘순위표는 결코 거짓말하지 않습니다’. 아틀레티코 파라나엔시의 코리치바 상대 0-1 패배는 더 높은 xG(2.1 대 0.7)에도 불구하고 나타났습니다. 이는 우리가 머신 러닝 모델을 만들 때 왜 5시즌 데이터 윈도우를 사용하는지 보여줍니다.

다음은? 13라운드 예측 모델

랜덤 포레스트 알고리즘이 예측한 내용:

• 비토리아가 선두 유지할 확률: 68%
• 폰테 프레타가 상위 4위 안에 들 확률: 42%
• 가장 예측하기 어려운 경기: 론드리나 vs 브루스케 (홈 승리 예측: 52%)

런던에서 얼 그레이 티를 마시며 이 경기들을 지켜보면서 한 가지 확실합니다: 브라질 세컨드 디비전은 아름다운 혼돈으로 간단한 통계 모델을 계속해서 벗어납니다.