Ein Fußballmodell weist eine beeindruckende historische Bilanz auf. Bevor Sie diese Bilanz als Beleg für prognostische Kompetenz ansehen, stellen Sie sich eine einfachere Frage: Hätte es diese Vorhersagen mit den zum Zeitpunkt der Prognose verfügbaren Informationen treffen können?
Fußballvorhersagemodelle benötigen mehr als nur eine Übersichtsangabe zur Genauigkeit. Eine aussagekräftige Bewertung erläutert, wann die Vorhersagen erstellt wurden, welche Spiele einbezogen wurden und wie das Verfahren an Ergebnissen getestet wurde, die es zuvor noch nicht kannte.
Was zeigt ein Backtest tatsächlich?
Ein Backtest wendet einen definierten Vorhersageprozess auf historische Spiele an und vergleicht dessen Ergebnisse mit den tatsächlich eingetretenen Ergebnissen. Er kann dabei helfen, Schwächen aufzudecken und verschiedene Ansätze miteinander zu vergleichen; seine Aussagekraft hängt jedoch davon ab, wie genau er die ursprünglichen Vorhersagebedingungen reproduziert.
Vorhersagen heute neu zu berechnen unterscheidet sich von der Aufbewahrung von Vorhersagen, die vor Anpfiff veröffentlicht wurden. Beides kann als Beleg dienen, doch der Bericht muss klar angeben, welche Art von Aufzeichnung er enthält. Eine rekonstruierte Vorhersage darf niemals als zeitgestempelte Vorhersage dargestellt werden, die Leser zum damaligen Zeitpunkt hätten sehen können.
Überprüfen Sie, wann jede Eingabe verfügbar wurde
Datenleckage tritt auf, wenn bei einer Bewertung Informationen verwendet werden, die zum Zeitpunkt der getesteten Vorhersage nicht verfügbar gewesen wären. Dadurch können historische Ergebnisse stärker erscheinen, als die Leistung bei wirklich neuen Fällen tatsächlich ist. Die Anleitung von scikit-learn zu Datenleckage erläutert dieses Problem sowie die Bedeutung einer klaren Trennung zwischen Trainings- und Evaluationsdaten.
Die folgenden Fußballbeispiele dienen lediglich zur Veranschaulichung möglicher Prüfschritte und stellen keine Bewertung eines bestimmten Dienstes dar:
| Eingabe | Zu stellende Frage |
|---|---|
| Teamform | Schließt der Durchschnitt das zu prognostizierende Spiel und alle späteren Spiele aus? |
| Liga-Tabelle | Handelt es sich um die Tabelle vor diesem Spiel oder um die endgültige Saisontabelle? |
| Startaufstellung | War sie zum angegebenen Vorhersagezeitpunkt bereits bekannt gegeben worden? |
| Quoten | War dieser exakte Kurs zum Zeitpunkt der Vorhersage verfügbar? |
For example, a forecast supposedly issued at noon cannot use a lineup first announced at 18:45. A later model version may legitimately use that lineup, but it represents a different publication time.
Testen Sie spätere Spiele nach früheren Spielen
Fußballvorhersagen treffen nacheinander ein. Eine Bewertung sollte diese zeitliche Abfolge bewahren: Lernen Sie aus früheren Informationen und bewerten Sie dann spätere Spiele. Ein zufälliges Mischen der Datumsangaben könnte zukünftige Informationen in das einfließen lassen, was als historische Vorhersage dargestellt wird.
Für die bewertung nach zeitlicher Reihenfolge dokumentiert scikit-learn Aufteilungen, bei denen mit früheren Beobachtungen trainiert und mit späteren getestet wird. Fußball-Datensätze benötigen ebenfalls eine angemessene Datumsgruppierung: Spiele zum gleichen Prognosestichtag dürfen sich nicht versehentlich gegenseitig beeinflussen.
In einer hypothetischen Studie könnte ein Entwickler eine Methode unter Verwendung von 2023–24 Spielen erstellen, die Einstellungen anhand von 2024–25 wählen und dann den festgefahrenen Ansatz anhand von 2025–26 bewerten. Diese Daten beschreiben ein Beispiel-Design, kein OptaTips-Ergebnis.
Wenn der Entwickler die Methode nach der Überprüfung dieser letzten Saison wiederholt ändert, ist diese Saison Teil der Entwicklung geworden. Für die Bewertung der überarbeiteten Version sind frische, spätere Belege erforderlich.
Vergleichen Sie Modelle bei derselben Aufgabe
Angenommen, zwei hypothetische Methoden prognostizieren Heimsiege, Unentschieden und Auswärtssiege in der regulären Spielzeit für dieselben 100 Spiele. Methode A erzielt 60 richtige Ergebnisse; Methode B erzielt 58. Das ergibt beobachtete Genauigkeiten von 60% bzw. 58% für diese Stichprobe. Damit ist jedoch kein zuverlässiger langfristiger Vorteil belegt.
Nehmen wir nun an, der veröffentlichte Erfolgsnachweis von Methode B enthält nur 20 ausgewählte Spiele. Der Prozentwert beantwortet eine andere Frage. Vergleichen Sie beide Methoden entweder anhand ihrer gemeinsamen Spiele oder geben Sie explizit Abdeckung und Ausschlüsse bei der Auswahl an. Vergleichen Sie nicht stillschweigend einen selektiven Nachweis mit einem umfassenden Spiel-Nachweis.
Ein einfacher Benchmark – etwa stets die Heimmannschaft zu wählen – kann im selben Testdatensatz Kontext liefern. Wählen Sie ihn vorab aus, statt danach zu suchen, welcher Vergleich das Modell am besten erscheinen lässt.
Gehen Sie über korrekte Vorhersagen hinaus
Ein Modell, das einem Ereignis 51% zuweist, und ein anderes, das 90% zuweist, können beide dasselbe Ergebnis auswählen. Allein die Genauigkeit beschreibt nicht die Qualität dieser Wahrscheinlichkeitsschätzungen.
Wahrscheinlichkeitsbewertungsregeln und Kalibrierungsprüfungen liefern zusätzliche Informationen. Der Brier-Score und der Log-Loss bewerten probabilistische Prognosen, während ein Kalibrierungsdiagramm Gruppen vorhergesagter Wahrscheinlichkeiten mit beobachteten Häufigkeiten vergleicht. Ein niedrigerer Brier-Score allein beweist nicht zwangsläufig eine bessere Kalibrierung; scikit-learn erklärt diesen Unterschied.
Für eine verständliche Erklärung von Prozentangaben lesen Sie was eine 60% Fußballprognose bedeutet. Für OptaTips wird in diesem Artikel keine Leistungsmetrik berechnet.
Fünf Fragen, die Sie stellen sollten, bevor Sie der Aufzeichnung vertrauen
- Welches exakte Ergebnis und welcher Abrechnungszeitraum wurden prognostiziert?
- Standen alle Eingangsdaten zum angegebenen Veröffentlichungszeitpunkt bereits zur Verfügung?
- Wurden die abschließenden Evaluierungsspiele strikt von der Modellentwicklung getrennt gehalten?
- Werden Vergleichsmethoden anhand äquivalenter Spiele und Auswahlregeln getestet?
- Enthält der Bericht Angaben zu seinem gesamten Zeitraum, seiner Stichprobe, seinen Ausschlüssen und allen Modelländerungen?
Behalten Sie für Ihre eigene Überprüfung jeweils das Spiel, den Zeitstempel der Prognose, die Modellversion, die ursprünglichen Wahrscheinlichkeiten und das tatsächliche Ergebnis. Trennen Sie überarbeitete Prognosen von den ursprünglichen. Eine vollständige Aufzeichnung ermöglicht es Lesern, die Behauptung nachzuvollziehen; ein Screenshot ausgewählter Erfolge liefert nicht denselben Beleg.
Titelbild: KI-generierte redaktionelle Illustration, keine Darstellung der tatsächlichen Modellleistung.
Für Erwachsene ab 18 Jahren. Dieser Leitfaden erläutert Bewertungsmethoden. Vergangene Leistungen garantieren weder zukünftige Ergebnisse noch Gewinne.
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