Как обучить модель для предсказания угловых / карт?

Что такое модель предсказания угловых и карточек в футболе

Модель предсказания угловых и карточек в футболе — это формализованный алгоритм, который по исторической и текущей статистике матча оценивает, сколько угловых ударов и дисциплинарных санкций (желтых, красных карточек) будет в игре. Чаще всего такие модели строят в двух форматах: регрессионные (прогнозируют точное количество событий) и вероятностные (оценивают шансы, что тотал угловых или карт превысит заданное значение). Качественная модель учитывает стиль команд, силу соперников, турнирный контекст и даже динамику матча.

В прикладных задачах предсказания угловых и карточек используются для нескольких направлений. Аналитики клубов и медиа-платформ применяют их для продвинутой статистики и визуализаций. Беттинг-компании и профессиональные игроки сравнивают прогноз модели с коэффициентами букмекерских контор, чтобы находить недооцененные рынки. Провайдеры данных и спортивные стартапы встраивают такие расчеты прямо в свои продукты, используя надежный поток данных о матчах, например через API спортивных событий, доступный в сервисе api-sport.ru.

Важно понимать, что модель не «угадывает» будущее случайным образом. Она опирается на большие объемы структурированных данных: детальную статистику матчей, live-события, информацию о турнирах и командах. Чем богаче и чище исходные данные, тем стабильнее и точнее прогнозы. Поэтому ключевой технической основой любой модели предсказания угловых и карточек является надежный источник статистики с понятной документацией и предсказуемым форматом ответа.

Какие данные нужны для модели предсказания угловых и карт в футболе

Для построения рабочей модели предсказания угловых и карточек требуется исторический массив матчей с подробной постматчевой статистикой. Минимальный уровень — общее количество угловых у хозяев и гостей, число желтых и красных карточек, количество фолов и офсайдов. Однако для повышения точности стоит добавлять более детальные показатели: владение мячом, удары по воротам, количество опасных атак, навесы и действия в финальной трети. Во многих API эти показатели доступны через блок расширенной статистики матча, где каждая метрика имеет собственный ключ.

Помимо самих событий, модели критично важен контекст. Желательно иметь информацию о турнире и его уровне, текущем туре, домашнем или выездном статусе команды, дате и времени начала, город и стадион проведения матча. Полезно добавлять форму команд (результаты последних матчей), средние значения угловых и карточек за сезон, частоту фолов и стиль игры соперников. Такие данные позволяют алгоритму понимать, что, например, дерби в верхней части таблицы и матч аутсайдеров в концовке сезона генерируют разные профили по дисциплине и угловым.

Отдельное внимание стоит уделить live-данным, если вы планируете предсказывать угловые и карточки в режиме реального времени. В этом случае понадобятся текущая минута матча, счет, информация о уже показанных карточках и количестве угловых, а также поток событий (фолы, опасные атаки, удаления). В API спортивных событий эти данные обычно представлены в виде массива live-событий с типами events и отдельным блоком статистики по периодам матча (ALL, 1ST, 2ND). Именно комбинация предматчевой и лайв-статистики делает модель действительно практически полезной.

API спортивных событий для получения статистики по угловым и карточкам

Чтобы обучить модель предсказания угловых и карточек, первым шагом нужно организовать стабильный сбор данных. В этом помогает API спортивных событий, которое предоставляет структурированную информацию о футбольных матчах по HTTP-запросам. Базовый эндпоинт для футбола в документации выглядит как /v2/football/matches и возвращает список матчей с полем matchStatistics, где содержатся ключевые метрики: владение мячом, удары, фолы, угловые (ключ cornerKicks), желтые карточки (ключ yellowCards) и другие показатели.

Для получения полной статистики по конкретному матчу используется эндпоинт /v2/football/matches/{matchId}. В ответе возвращается объект матча, включающий массив matchStatistics по разным периодам (ALL, 1ST, 2ND), а также массив liveEvents. Через liveEvents можно извлечь хронологию карточек, так как каждая карточка приходит как событие с типом card, командой (home/away) и временем в минутах. При необходимости детализировать события можно также использовать путь /v2/football/matches/{matchId}/events, который отдает полный лог событий отдельно от основной информации о матче.

Ниже пример простого запроса на Python, который обращается к API, получает матчи за конкретную дату и извлекает базовую статистику по угловым и желтым карточкам. Для авторизации используется API-ключ, который можно получить в личном кабинете после регистрации на платформе.

import requests
API_KEY = "ВАШ_API_КЛЮЧ"
BASE_URL = "https://api.api-sport.ru/v2/football/matches"
params = {
    "date": "2025-09-03"  # нужная дата в формате YYYY-MM-DD
}
headers = {
    "Authorization": API_KEY
}
response = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
for match in data.get("matches", []):
    stats_all = next(
        (s for s in match.get("matchStatistics", []) if s.get("period") == "ALL"),
        None,
    )
    if not stats_all:
        continue
    corners = None
    yellow_cards = None
    for group in stats_all.get("groups", []):
        for item in group.get("statisticsItems", []):
            if item.get("key") == "cornerKicks":
                corners = (item.get("homeValue"), item.get("awayValue"))
            if item.get("key") == "yellowCards":
                yellow_cards = (item.get("homeValue"), item.get("awayValue"))
    print(match["id"], "угловые:", corners, "желтые карты:", yellow_cards)

Как собрать и подготовить данные из API для обучения модели предсказания угловых и карт

После того как вы освоили базовые эндпоинты, следующий шаг — массовый сбор исторических данных. Обычно это делается по сезону или турниру: с помощью эндпоинтов категорий и турниров вы получаете список соревнований и сезонов, а затем по каждому сезону собираете все матчи через /v2/football/matches с фильтрами tournament_id, season_id или по диапазону дат. Цель — сформировать таблицу, где каждая строка соответствует матчу, а столбцы содержат признаки (features) и целевые переменные (targets), например общее количество угловых и карточек по командам.

На этапе подготовки важно привести данные к единому формату. Статистические показатели из matchStatistics нужно аккуратно распаковать: для каждого интересующего ключа (например, cornerKicks, yellowCards, fouls, totalShotsOnGoal, ballPossession) создать отдельные числовые поля. Если вы используете live-события из /events или liveEvents, то для каждой карточки можно рассчитать дополнительные признаки: минута первой желтой, есть ли удаления, количество карточек до 60-й минуты и так далее. Итоговый датасет удобно хранить в базе данных или в формате CSV/Parquet, чтобы затем быстро подгружать его в инструменты машинного обучения.

Ниже показан пример Python-скрипта, который итерируется по списку ID матчей, формирует заготовку для будущего обучающего набора и сохраняет в CSV. В реальном проекте вы дополните его циклами по сезонам, логированием и обработкой ошибок, но базовая структура останется похожей.

import csv
import requests
API_KEY = "ВАШ_API_КЛЮЧ"
BASE_URL = "https://api.api-sport.ru/v2/football/matches/{}"
HEADERS = {"Authorization": API_KEY}
match_ids = [14570728, 14586240]  # список заранее собранных ID матчей
with open("matches_corners_cards.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow([
        "match_id", "tournament_id", "season_id",
        "home_corners", "away_corners",
        "home_yellow", "away_yellow",
        "home_fouls", "away_fouls",
        "home_shots", "away_shots",
    ])
    for mid in match_ids:
        resp = requests.get(BASE_URL.format(mid), headers=HEADERS)
        resp.raise_for_status()
        match = resp.json()
        stats_all = next(
            (s for s in match.get("matchStatistics", []) if s.get("period") == "ALL"),
            None,
        )
        if not stats_all:
            continue
        metrics = {"cornerKicks": (0, 0), "yellowCards": (0, 0), "fouls": (0, 0), "totalShotsOnGoal": (0, 0)}
        for group in stats_all.get("groups", []):
            for item in group.get("statisticsItems", []):
                key = item.get("key")
                if key in metrics:
                    metrics[key] = (item.get("homeValue"), item.get("awayValue"))
        writer.writerow([
            match["id"],
            match["tournament"]["id"],
            match["season"]["id"],
            *metrics["cornerKicks"],
            *metrics["yellowCards"],
            *metrics["fouls"],
            *metrics["totalShotsOnGoal"],
        ])

Как обучить модель машинного обучения для предсказания угловых и карточек в футболе

После подготовки датасета можно переходить к построению модели. На практике удобно разделить задачу на несколько подзадач. Для угловых часто используют регрессионные модели, которые предсказывают количество угловых по каждой команде или общий тотал. Для карточек хорошо работают как регрессия (количество желтых и красных), так и классификация: вероятность того, что в матче будет больше определенного порога карточек (например, тотал больше 4,5). Типичные алгоритмы — линейная и логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM), а также нейронные сети, если объем данных велик.

Перед обучением датасет делят на обучающую и тестовую выборки с учетом времени: важно, чтобы модель училась на старых матчах и проверялась на более свежих, иначе получится «утечка» будущей информации. Числовые признаки при необходимости нормализуют или стандартизуют, категориальные (турнир, страна, тактическая схема) кодируют с помощью one-hot или target encoding. В качестве целевых переменных можно использовать как точные значения (например, общее количество угловых для хозяев и гостей), так и бинарные метки (тотал больше/меньше 9,5 угловых, наличие красной карточки и т.д.).

Ниже упрощенный пример обучения регрессионной модели для предсказания тотала угловых по матчу с помощью библиотеки scikit-learn. В нем предполагается, что вы уже сформировали таблицу с признаками и целевым столбцом total_corners на основе данных, загруженных из api-sport.ru.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# Загрузка подготовленного датасета
data = pd.read_csv("matches_corners_cards_features.csv")
FEATURES = [
    "home_avg_corners", "away_avg_corners",
    "home_avg_fouls", "away_avg_fouls",
    "home_avg_yellow", "away_avg_yellow",
    "home_shots", "away_shots",
]
TARGET = "total_corners"
X = data[FEATURES]
y = data[TARGET]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, shuffle=False  # временное разбиение: обучение на старых матчах
)
model = RandomForestRegressor(
    n_estimators=300,
    max_depth=8,
    random_state=42,
    n_jobs=-1,
)
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, preds)
print("MAE по тоталу угловых:", mae)

Как оценить точность модели предсказания угловых и карточек по футбольной статистике

Оценка модели — критический этап, который показывает, можно ли доверять прогнозам в реальных условиях. Для числовых целей (количество угловых, число карточек) популярны метрики MAE (mean absolute error) и RMSE (root mean squared error). Они измеряют среднюю ошибку предсказания в «событиях»: насколько в среднем модель ошибается в количестве угловых или карт. Для вероятностных моделей, которые выдают шансы превышения определенного тотала или получения красной карточки, обычно используют ROC-AUC, logloss и Brier score. Эти метрики помогают понять, насколько хорошо модель ранжирует исходы и насколько ее вероятности калиброваны.

Важно оценивать модель не только по глобальным метрикам, но и по стабильности во времени и сегментам. Например, можно проверять качество отдельно по топ-лигам и низшим дивизионам, по матчам фаворитов и аутсайдеров, по сезонам. Еще один обязательный шаг — псевдо-бэктест: воспроизведение хронологической последовательности матчей, где вы на каждом шаге используете только ту информацию, которая была доступна на момент матча. Это особенно важно, если в будущем вы планируете использовать live-данные и WebSocket-подписки для обновления вероятностей в реальном времени.

Ниже показан пример вычисления базовых метрик для модели, предсказывающей тотал угловых, и бинарной модели, оценивающей вероятность того, что будет показано больше 4,5 карточек за матч. Такой анализ позволит понять, насколько модель пригодна для практического использования в аналитических панелях или интеграции с линией букмекеров через поле oddsBase в ответах API.

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, roc_auc_score, brier_score_loss
import numpy as np
# y_true_corners, y_pred_corners — фактический и предсказанный тотал угловых
# y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba — факт (0/1) и вероятность тотала карт > 4.5
mae = mean_absolute_error(y_true_corners, y_pred_corners)
rmse = mean_squared_error(y_true_corners, y_pred_corners, squared=False)
auc = roc_auc_score(y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba)
brier = brier_score_loss(y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba)
print(f"MAE угловых: {mae:.3f}")
print(f"RMSE угловых: {rmse:.3f}")
print(f"ROC-AUC по тоталу карт > 4.5: {auc:.3f}")
print(f"Brier score по картам: {brier:.3f}")

Как использовать модель предсказания угловых и карточек в ставках на спорт и аналитике

Практическое применение модели предсказания угловых и карточек напрямую зависит от качества и актуальности данных. В спортивной аналитике такие модели встраивают в дашборды и отчеты: показывают ожидаемое количество угловых и карт в предстоящих матчах, строят распределения вероятностей по тоталам, визуализируют сравнение стилей команд. Для медиа и фанатских платформ это возможность предложить аудитории более глубокую статистику, чем просто счет и ожидаемые голы. Внутри клубов и академий подобные расчеты помогают анализировать дисциплину команды, тренд по фолам и риски удалений в конкретных игровых сценариях.

В беттинге и риск-менеджменте модель служит основой для оценки «справедливых» коэффициентов. Сравнивая прогнозируемые вероятности с линией букмекеров, полученной через поле oddsBase в ответах API, можно находить расхождения и определять value-беты по рынкам угловых и карточек. Букмекерские компании и трейдеры используют такие модели для автоматизированного выставления коэффициентов и динамической корректировки линии в зависимости от live-данных. Здесь особенно полезны live-эндпоинты и развитие инфраструктуры в сторону WebSocket, а также использование AI-модулей, которые платформа api-sport.ru планирует расширять.

Технически интеграция выглядит так: ваше приложение периодически запрашивает данные о предстоящих и текущих матчах через API, подставляет их в обученную модель и сохраняет результаты в собственной базе или кэширует. Затем поверх этих прогнозов вы строите интерфейс: ленту матчей с ожидаемыми угловыми и карточками, подсветку потенциально «горячих» игр, сигналы для трейдеров. Чтобы запустить такой контур, достаточно оформить доступ и получить ключ в личном кабинете, после чего можно подключить модель предсказания угловых и карт к любому продукту — от внутренней аналитической панели до публичного беттинг-сервиса.