Как обучить модель прогнозировать количество угловых?

Факторы, влияющие на количество угловых в футболе для точного прогноза

Количество угловых в матче лучше всего описывается не «удачей» или случайностью, а набором устойчивых тактических и игровых паттернов. Команды с акцентом на фланговые атаки, большим числом навесов и ударов по воротам генерируют больше моментов, которые заканчиваются рикошетами и выносами за лицевую линию. Напротив, коллективы, которые осторожно контролируют мяч в центре поля и реже доводят атаки до удара, создают меньше предпосылок для угловых. Поэтому при построении модели важно переводить тактические особенности в измеримые показатели: удары, навесы, владение, количество входов в финальную треть и другие метрики, которые легко получить через статистику матчей.

На число угловых существенно влияет сценарий игры. Аутсайдер, пропустив быстрый гол, вынужден раскрываться и часто завершает атаки ударами или навесами под давлением защиты – это повышает вероятность выносов на угловой. Лидер, обороняющий минимальное преимущество, может сознательно отсиживаться у своих ворот, что также увеличивает количество выносов и блокированных ударов. Дополнительно важны разница в классе соперников, фактор своего поля, специфика турнира и плотность календаря. Все эти факторы отражаются в цифрах: в Sport Events API доступны показатели вроде totalShotsOnGoal, totalShotsInsideBox, accurateCross, finalThirdEntries, ballPossession, а также отдельная метрика cornerKicks с разбиением по хозяевам и гостям.

Для точного прогноза модель должна учитывать весь контекст встречи, а не только среднее количество угловых за сезон. На уровне данных это означает, что в выборку стоит включать форму команд за последние N матчей, типичный стиль игры соперников, турнир и стадию сезона, статистику атак и обороны, а также статус матча (домашний или выездной). При правильной формализации факторов в числовые признаки можно строить устойчивые модели, которые предсказывают как общее количество угловых, так и разбивку по командам и таймам, опираясь на реальные данные, а не на интуицию.

Какие данные нужны для прогноза угловых и как получить статистику через API

Для обучения модели прогноза угловых требуется исторический массив матчей с подробной послематчевой статистикой. В качестве целевой переменной обычно используют суммарное количество угловых (home + away), либо угловые по каждой команде отдельно. В Sport Events API на базе API спортивных событий api-sport.ru это значение доступно в массиве matchStatistics, где метрика с ключом cornerKicks содержит числовые значения homeValue и awayValue. Таким образом, для любой исторической встречи можно получить точное количество угловых и использовать его как таргет для модели машинного обучения.

Помимо целевой переменной, важно собрать максимально информативный набор признаков. Для прогноза угловых хорошо подходят: количество ударов по воротам и мимо (totalShotsOnGoal, shotsOffGoal), удары из штрафной (totalShotsInsideBox), владение мячом (ballPossession), количество навесов и кроссов (accurateCross), входы в финальную треть (finalThirdEntries), количество атакующих и оборонительных единоборств. Все эти показатели доступны в matchStatistics по периоду ALL, а при необходимости — с разбиением по таймам. При объединении нескольких сезонов для топовых лиг формируется выборка из тысяч матчей, чего достаточно для построения стабильных моделей.

Дополнительно можно учитывать рыночные ожидания, используя коэффициенты и линии на тоталы угловых из API букмекеров, доступных через инфраструктуру api-sport.ru. Модель, которая видит не только «сырую» статистику, но и оценку рынка, часто даёт более точные прогнозы и помогает находить неэффективности в коэффициентах. В итоге полноценный датасет для угловых состоит из трёх уровней данных: факт (реальные угловые и статистика матча), форма и стиль команд (агрегированные показатели за последние игры) и рыночные ожидания (линии и коэффициенты), все из которых можно автоматизированно собирать через HTTP-запросы к API.

Лучшие API спортивных событий для статистики угловых в футболе

При построении моделей для прогноза угловых важно опираться на надёжный источник статистики, а не на скрейпинг сайтов или ручные выгрузки. Качественный API спортивных событий должен обеспечивать широкое покрытие лиг, историческую глубину и детализированную послематчевую статистику, включая количество угловых, удары, навесы, владение, фолы и другие метрики. Кроме того, критичны стабильность доступности, предсказуемая структура данных и понятная документация, чтобы разработчики могли без труда интегрировать сервис в свои системы аналитики, ботов и внутренние платформы ставок.

Sport Events API от api-sport.ru сочетает все эти требования и ориентирован именно на разработчиков и аналитиков. Через единый интерфейс можно получить матчи для футбола и других видов спорта, фильтровать их по дате, турниру, сезону или команде и сразу же извлекать matchStatistics с показателем cornerKicks. Помимо угловых, API возвращает десятки продвинутых метрик по ударам, передачам, единоборствам и оборонительным действиям, что позволяет строить сложные многомерные модели. Блок oddsBase добавляет к статистике матча коэффициенты букмекеров по различным рынкам, включая тоталы, и даёт возможность учитывать оценку рынка при обучении модели.

Дополнительным преимуществом Sport Events API является наличие рекомендованных турниров defaultTournaments, что упрощает старт, если вы хотите быстро собрать корпус данных по популярным лигам. Постоянное развитие сервиса — ключевая часть продукта: в ближайшее время планируется поддержка WebSocket для стриминга live-событий и интеграция AI-инструментов, которые помогут ускорить разработку собственных моделей. Для пользователей это означает, что однажды настроив интеграцию с API, вы получаете не только исторические данные по угловым, но и инфраструктуру для онлайн-аналитики и гибридных решений на стыке статистики и искусственного интеллекта.

Подключение к API и выгрузка данных об угловых: пример запросов

Для начала работы с данными об угловых вам нужен персональный API-ключ. Его можно получить в личном кабинете api-sport.ru после регистрации. Ключ передаётся в заголовке Authorization при каждом запросе. Базовый URL для спортивных событий — https://api.api-sport.ru, далее указывается версия и вид спорта. Например, для футбола используется путь /v2/football/matches, где через параметры запроса вы задаёте дату, турниры, статусы матчей и другие фильтры. В ответе вы получаете список матчей с объектом matchStatistics, откуда извлекается показатель cornerKicks.

Ниже приведён базовый пример на Python, который запрашивает завершённые футбольные матчи за выбранную дату и извлекает количество угловых по каждой игре:

import requests
API_KEY = "ВАШ_API_КЛЮЧ"
BASE_URL = "https://api.api-sport.ru/v2/football/matches"
params = {
    "date": "2025-09-03",   # дата матчей
    "status": "finished"    # нужны только завершённые игры
}
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_periods = match.get("matchStatistics", [])
    all_period = next((p for p in stats_periods if p.get("period") == "ALL"), None)
    if not all_period:
        continue
    total_corners = None
    for group in all_period.get("groups", []):
        for item in group.get("statisticsItems", []):
            if item.get("key") == "cornerKicks":
                home_corners = item.get("homeValue", 0)
                away_corners = item.get("awayValue", 0)
                total_corners = home_corners + away_corners
    if total_corners is not None:
        print(f"Match ID {match['id']}: total corners = {total_corners}")

Аналогичным образом можно фильтровать матчи по турниру (tournament_id), сезону (season_id) или команде (team_id). Полученный набор матчей с числом угловых и расширенной статистикой удобно сохранять в базу данных или файлы для последующей обработки. Дальше эти данные используются для расчёта агрегатов (средние угловые за последние N матчей, показатели атакующей активности и др.) и формирования обучающей выборки для модели, о чём пойдёт речь в следующих разделах.

Подготовка данных и выбор признаков для модели прогнозирования угловых

После выгрузки сырых данных из API первый шаг — очистка и нормализация. Необходимо отфильтровать матчи без полной статистики, привести форматы дат, идентификаторы турниров и команд к единому виду, обработать пропуски в показателях. Отдельное внимание стоит уделить стабильности турниров: для очень низких лиг, где статистика может быть неполной или нерегулярной, лучше либо выделить отдельную модель, либо исключить их на этапе обучения. Для каждой встречи нужно явно вычислить целевую переменную, например total_corners = home_corners + away_corners, где значения берутся из метрики cornerKicks периода ALL.

Далее формируются признаки уровня команды и матча. На практике хорошо работают агрегаты по последним 5–10 играм: среднее количество угловых за матч, средние удары по воротам и из штрафной, частота навесов (accurateCross), входы в финальную треть (finalThirdEntries), доля владения мячом (ballPossession), количество атакующих единоборств. Эти показатели считают отдельно для хозяев и гостей, а затем добавляют дополнительные производные признаки: разницу средних угловых между соперниками, разницу по ударам и владению, индикаторы домашнего/гостевого матча и принадлежности к топ-лигам. В результате каждая строка набора данных описывает матч через десятки числовых характеристик, которые отражают стиль команд и силу атаки.

Ниже пример того, как можно на основе уже собранного списка матчей сформировать базовые признаки в pandas, предполагая, что вы заранее извлекли числовые значения статистик из matchStatistics:

import pandas as pd
# matches_df содержит колонки:
# match_id, home_team_id, away_team_id, date, 
# home_corners, away_corners, home_shots, away_shots, ...
matches_df["total_corners"] = matches_df["home_corners"] + matches_df["away_corners"]
# сортируем по дате, чтобы считать скользящие средние корректно
matches_df = matches_df.sort_values("date")
# функция для расчёта агрегатов по команде
rolling_window = 10
for side in ["home", "away"]:
    team_col = f"{side}_team_id"
    for metric in ["corners", "shots", "shots_inside_box"]:
        col = f"{side}_{metric}"
        rolling_mean = matches_df.groupby(team_col)[col] \
            .rolling(rolling_window, min_periods=3).mean().reset_index(level=0, drop=True)
        matches_df[f"{side}_{metric}_avg_{rolling_window}"] = rolling_mean
# удаляем первые матчи, где мало истории
train_df = matches_df.dropna(subset=["home_corners_avg_10", "away_corners_avg_10"])

Такой подход позволяет превратить поток матчей из API в структурированную обучающую выборку, где каждая строка содержит как фактические угловые, так и контекст: форму команд, атакующую активность и другие факторы. В дальнейшем в этот набор можно добавить рыночные признаки (линии и коэффициенты из API букмекеров), индикаторы турниров и стадий сезона, что дополнительно улучшит качество прогноза.

Как обучить модель прогнозировать количество угловых в Python на данных из API

Когда данные подготовлены и признаки сформированы, можно переходить к обучению модели. На практике прогноз количества угловых удобно решать как задачу регрессии: на вход подаётся вектор признаков матча, а на выходе модель выдаёт ожидаемое число угловых. Такой подход позволяет затем легко конвертировать результат в вероятности превышения различных тоталов (8.5, 9.5, 10.5 и т. д.). Для обучения подойдут алгоритмы градиентного бустинга или случайного леса, которые хорошо работают с нелинейными зависимостями и разнородными признаками без сложной ручной нормализации.

Ниже приведён пример базового пайплайна на Python с использованием scikit-learn. Предполагается, что у вас уже есть датафрейм train_df с целевой переменной total_corners и набором числовых признаков, сформированных на предыдущем шаге:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import numpy as np
# список признаков (пример — используйте свои колонки)
FEATURES = [
    "home_corners_avg_10", "away_corners_avg_10",
    "home_shots_avg_10", "away_shots_avg_10",
    "home_shots_inside_box_avg_10", "away_shots_inside_box_avg_10",
    "home_possession_avg_10", "away_possession_avg_10",
    "home_crosses_avg_10", "away_crosses_avg_10",
]
X = train_df[FEATURES]
y = train_df["total_corners"]
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, shuffle=False  # для временных рядов лучше не перемешивать
)
model = RandomForestRegressor(
    n_estimators=400,
    max_depth=8,
    random_state=42,
    n_jobs=-1
)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_valid)
mae = mean_absolute_error(y_valid, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_valid, y_pred, squared=False)
print(f"MAE: {mae:.3f}, RMSE: {rmse:.3f}")

В боевом использовании поверх такого регрессионного прогноза удобно строить производные метрики. Например, можно оценивать вероятность прохода тотала 9.5 угловых, моделируя распределение ошибок или используя симуляции, и уже на этом уровне сравнивать свои оценки с линиями из API букмекеров. По мере поступления новых матчей из Sport Events API модель стоит регулярно дообучать на свежих данных, чтобы она учитывала изменения в стиле команд, тренерские перестановки и другие факторы, которые отражаются в статистике угловых.

Оценка качества модели прогноза угловых и улучшение точности предсказаний

Оценка модели для прогноза количества угловых должна учитывать как точность численного прогноза, так и его практическую полезность. Для регрессии стандартно используют метрики MAE и RMSE, которые показывают среднюю ошибку в абсолютном значении и в «квадратичном» масштабе. В контексте ставок и риск-менеджмента важно понимать, насколько часто модель ошибается на 1–2 угловых и какова доля грубых промахов. Для временных данных желательно применять разбиение с учётом хронологии (например, time-based train/validation split), чтобы избежать утечки информации из будущего и получить честную оценку качества на ещё не виденных матчах.

Помимо общих метрик, имеет смысл анализировать качество модели по срезам: по отдельным турнирам, типам команд (фаворит/аутсайдер), диапазонам тоталов и сезонам. Часто оказывается, что модель хорошо работает в топ-лигах, где статистика богаче и стабильнее, но хуже — в низших дивизионах. В таких случаях можно либо обучать отдельные модели по кластерам лиг, либо добавлять в признаки индикаторы уровня турнира и калибровать предсказания. Полезно изучать важность признаков (feature importance) у деревьев решений и бустинга: это помогает понять, какие статистики (удары, навесы, владение, недавняя форма) вносят основной вклад в прогноз угловых и где ещё можно усилить сигнал.

Для дальнейшего улучшения точности можно использовать несколько подходов. Во-первых, добавить в модель рыночную информацию из API букмекеров: линии и коэффициенты на тотал угловых часто содержат концентрированное мнение рынка и хорошо дополняют «сырую» статистику. Во-вторых, внедрить онлайн-обновление модели по мере поступления новых данных из Sport Events API, а в будущем — из WebSocket-потока, когда он станет доступен в инфраструктуре api-sport.ru. В-третьих, рассмотреть более продвинутые алгоритмы (градиентный бустинг на решающих деревьях, нейронные сети) и ансамбли нескольких моделей. Комбинация качественных данных об угловых, корректной оценки качества и продуманного улучшения моделей позволяет постепенно снижать ошибку и строить систему прогнозов, устойчивую к изменениям в футбольном ландшафте.