Как чистить и нормализовать спортивные данные перед ML-обработкой?

Как получить спортивные данные через API для машинного обучения

Надежный пайплайн данных для моделей машинного обучения начинается с правильного источника. Платформа api-sport.ru предоставляет единый API ко множеству видов спорта (футбол, хоккей, баскетбол, теннис, настольный теннис, киберспорт и другие), а также к букмекерской информации: линиям, коэффициентам и рынкам ставок. Это позволяет формировать обучающие выборки для предиктивных моделей, рекомендательных систем и систем ценообразования на ставках без сложной интеграции с десятками разрозненных источников.

Архитектура Sport Events API построена вокруг концепции sportSlug. Сначала вы запрашиваете список доступных дисциплин через эндпоинт /v2/sport, затем для конкретного вида спорта (например, football или esports) получаете матчи, турниры, сезоны, команды, игроков и детальную статистику. Базовый URL единый для всех запросов: https://api.api-sport.ru. Авторизация осуществляется по API-ключу в заголовке Authorization, который вы можете сгенерировать и управлять им в личном кабинете api-sport.ru.

Пример получения матчей и коэффициентов для формирования выборки

Для задач машинного обучения чаще всего используются эндпоинты матчей: /v2/{sportSlug}/matches для выборки по дате, турниру, команде и /v2/{sportSlug}/matches/{matchId} для полной информации по конкретной игре. В ответе вы получаете как базовые поля (статус, счет, составы), так и расширенную статистику matchStatistics, live-события liveEvents и блок коэффициентов oddsBase, который можно использовать в моделях ценообразования или детектирования аномалий.

[prefixlanguage]

import requests
API_KEY = 'ВАШ_API_КЛЮЧ'
BASE_URL = 'https://api.api-sport.ru/v2/football/matches'
headers = {
    'Authorization': API_KEY,
}
params = {
    'date': '2025-09-03',  # матчи за конкретный день
    'status': 'finished',  # только завершенные игры для обучения
}
response = requests.get(BASE_URL, headers=headers, params=params)
data = response.json()
matches = data.get('matches', [])
print('Загружено матчей:', len(matches))

На этом этапе важно сразу продумать, какие сущности понадобятся модели: только финальный счет и xG, полная матчевая статистика, события по минутам, данные игроков или блок oddsBase с динамикой коэффициентов. Благодаря гибкой фильтрации и богатой структуре ответов API вы можете минимизировать объем лишней информации и передавать в конвейер ровно те поля, которые нужны для дальнейшей очистки и нормализации.

Очистка спортивных данных от пропусков, выбросов и дубликатов перед ML

Даже при использовании качественного API подготовка данных для машинного обучения неизбежно включает этап глубокой очистки. В спортивной статистике встречаются пропуски (например, отсутствует часть статистики для малозначимого турнира), выбросы (аномальный счет из-за технического матча) и дубликаты (один и тот же матч, собранный по разным фильтрам). Если не обработать эти артефакты, итоговая модель будет переобучаться, давать смещенные оценки и плохо обобщать новые данные.

Работая с ответами Sport Events API, имеет смысл разделять типы полей. Категориальные идентификаторы (ID турнира, команды, игрока) обычно не содержат пропусков, тогда как числовые показатели в matchStatistics и производные метрики могут быть частично заполнены. Пропуски в ключевых признаках (например, totalShots или ballPossession) лучше либо восстанавливать с помощью доменных правил, либо отбрасывать такие наблюдения, если их доля невелика. Аномальные значения удобнее выявлять с помощью статистических критериев (z-оценка, межквартильный размах) и доменных ограничений, например, общее количество ударов по воротам не может быть отрицательным.

Практический пример базовой очистки данных матчей

После получения списка матчей по API типичный шаг — преобразование данных в таблицу с помощью pandas и дальнейшая фильтрация. На уровне кода вы убираете дубликаты по идентификатору матча, отбрасываете игры без финального счета и нормализуете базовые поля. Такой подход создает устойчивый фундамент для последующих шагов по сбору фичей.

import pandas as pd
matches = data.get('matches', [])  # результат запроса к /v2/{sportSlug}/matches
rows = []
for m in matches:
    rows.append({
        'match_id': m['id'],
        'start_ts': m['startTimestamp'],
        'status': m['status'],
        'home_score': m['homeScore']['current'] if m.get('homeScore') else None,
        'away_score': m['awayScore']['current'] if m.get('awayScore') else None,
    })
df = pd.DataFrame(rows)
# удаляем дубликаты и матчи без финального счета
df = df.drop_duplicates(subset=['match_id'])
mask_finished = df['status'] == 'finished'
mask_has_score = df['home_score'].notna() & df['away_score'].notna()
df_clean = df[mask_finished & mask_has_score].copy()
print('После очистки осталось матчей:', len(df_clean))

Для продвинутых сценариев можно добавить автоматическое логирование проблемных записей (почти пустые статистические блоки, невозможные значения таймштампов, подозрительные коэффициенты в oddsBase) и вынести правила очистки в отдельный модуль. Это позволит воспроизводимо готовить датасеты при переобучении моделей и гибко адаптировать процедуры под новые виды спорта и новых поставщиков данных, которые вы подключаете через API.

Нормализация и масштабирование спортивных показателей для моделей машинного обучения

После удаления шумов и ошибок следующая задача — привести разнородные числовые признаки к сопоставимым масштабам. В спортивных данных в одном датасете могут сосуществовать количество ударов (единицы), владение мячом (проценты), время на площадке (минуты), xG и тоталы по коэффициентам ставок. Без нормализации такие признаки по-разному влияют на алгоритмы, чувствительные к масштабу, например, линейные модели, kNN или градиентный бустинг.

Данные, полученные из полей matchStatistics, homeScore/awayScore и блоков oddsBase, удобно трансформировать с помощью стандартных подходов: стандартизации (z-score), min-max масштабирования или логарифмирования для сильно скошенных распределений. Важно разделять признаки по смыслу: счет и количество событий обычно ограничены небольшими значениями и хорошо обрабатываются min-max нормализацией, а показатели вроде рыночной стоимости игроков или тоталов по коэффициентам часто требуют лог-преобразования.

Пример масштабирования статистики матча перед обучением

На практике вы можете сначала спроецировать сложную структуру ответа API на компактный набор чисел, а затем применить масштабирование из scikit-learn. Ниже показан пример нормализации счета и базовой статистики для входа в модель предсказания исхода матча. Аналогичный подход можно распространить на временные ряды, агрегировав значения по матчу или по отрезкам времени.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# допустим, у нас уже есть датафрейм df_stats по матчам
feature_cols = ['home_score', 'away_score', 'shots_total', 'ball_possession_home']
X = df_stats[feature_cols].fillna(0.0).values
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print('Среднее по признакам после стандартизации:', np.mean(X_scaled, axis=0))

Если вы работаете сразу с несколькими видами спорта, которые доступны через Sport Events API, имеет смысл строить отдельные пайплайны нормализации для каждой дисциплины. Например, средние тоталы голов в футболе и хоккее различаются, а распределение очков в баскетболе существенно шире. Вынесите параметры масштабирования (средние и стандартные отклонения, границы min-max) в конфигурацию и сохраняйте их вместе с версией модели. Это обеспечит воспроизводимость результатов и корректную обработку новых данных, поступающих через API в продакшене.

Как объединять спортивные данные из разных API и приводить их к единому формату

Реальные ML-системы редко ограничиваются одним источником. Помимо статистики матчей и коэффициентов, которые предоставляет API спортивных событий api-sport.ru, вы можете использовать дополнительные данные: собственные метки, прогнозы аналитиков, данные пользовательского поведения. Чтобы модель корректно воспринимала такую смесь, необходимо привести все источники к единому формату и единой системе идентификаторов.

Sport Events API упрощает задачу за счет стабильных ID сущностей: матчей, турниров, сезонов, команд и игроков. Вы можете использовать идентификатор матча id и связанный с ним контекст (tournament, season, category), чтобы присоединять внешние таблицы. Для букмекеров и продуктовых команд это может быть история ставок, лог кликов, внутренняя риск-оценка. Важно заранее определить канонический слой данных, где каждый матч представлен единожды и дополнен всеми необходимыми признаками.

Пример объединения статистики матча и внешних фичей

Ниже показана упрощенная схема интеграции: сначала вы загружаете матчи через эндпоинт /v2/{sportSlug}/matches, затем присоединяете внешние данные по ключу match_id. Такая стратегия позволяет шаг за шагом расширять фичи, не ломая существующие пайплайны и не изменяя контракт API.

import pandas as pd
# df_api — данные из Sport Events API
# df_ext — внешние признаки по матчам (например, внутренние метки качества)
# убеждаемся, что ключи одного типа
df_api['match_id'] = df_api['match_id'].astype(int)
df_ext['match_id'] = df_ext['match_id'].astype(int)
# джойн с сохранением только пересечения
merged = pd.merge(df_api, df_ext, on='match_id', how='inner')
print('Объединенный датасет:', merged.shape)

При работе сразу с несколькими видами спорта полезно также унифицировать наименования признаков. Например, создавать абстрактные поля вроде team_score_home, team_score_away, shots_on_goal, которые заполняются на основе matchStatistics для каждого конкретного sportSlug. Такой абстрактный слой позволяет переиспользовать один и тот же ML-код для футбола, хоккея и баскетбола, а также гораздо проще масштабировать систему на новые дисциплины, которые постепенно добавляются в API.

Стандартизация временных рядов и событий в спортивных данных для ML-обработки

Многие продвинутые модели в спорте работают не только с агрегированной статистикой по матчу, но и с временными рядами: динамикой коэффициентов, последовательностью событий, владением мячом по минутам. Такой формат особенно важен для live-моделей и систем раннего предупреждения о рисках. Однако сырые события, которые вы получаете через эндпоинт /v2/{sportSlug}/matches/{matchId}/events и поле liveEvents в деталях матча, имеют разную частоту и распределены неравномерно во времени.

Чтобы использовать последовательности в моделях (LSTM, трансформеры, TCN), их нужно стандартизировать: привести к фиксированному шагу по времени (например, одна строка на минуту матча), нормализовать формат отметок времени, аккуратно обработать пропуски (минуты без событий). Для коэффициентов ставок из блока oddsBase задача аналогична: выравнивание по таймштампам, агрегация всплесков и удаление технических обновлений.

Пример приведения событий матча к минутной сетке

Ниже приведен пример, как можно преобразовать массив событий матча в регулярный временной ряд, пригодный для обучения последовательных моделей. Мы создаем по одной записи на минуту игры и инкрементально обновляем счет, чтобы модель видела ход матча, а не только финальный результат.

import pandas as pd
# events — ответ на /v2/{sportSlug}/matches/{matchId}/events
minute_rows = []
home_goals = 0
away_goals = 0
for t in range(0, 91):  # минуты матча
    # фильтруем события текущей минуты
    ev_minute = [e for e in events if e['time'] == t]
    for e in ev_minute:
        if e['type'] == 'goal':
            if e['team'] == 'home':
                home_goals += 1
            else:
                away_goals += 1
    minute_rows.append({
        'minute': t,
        'home_goals': home_goals,
        'away_goals': away_goals,
    })
series_df = pd.DataFrame(minute_rows)
print(series_df.head())

Аналогичный подход можно использовать для live-коэффициентов: вы определяете целевую частоту (например, раз в 30 секунд), интерполируете или агрегируете изменения из oddsBase и получаете единый временной ряд, который можно подать на вход модели. Чем более стандартизированы ваши последовательности, тем проще масштабировать решение на разные турниры и виды спорта, не переписывая логику подготовки данных при каждом изменении структуры API.

Инструменты и библиотеки для очистки и нормализации спортивных данных через API

Для построения промышленного конвейера обработки спортивных данных важно правильно подобрать стек инструментов. На стороне получения информации через Sport Events API достаточно легковесных HTTP-клиентов (requests в Python, axios в JavaScript), а для хранения — колонночных СУБД или хранилищ данных. Основной объем работы приходится на слой трансформаций, где применяются библиотеки для очистки, нормализации и валидации. Чаще всего в спортивной аналитике используются pandas, NumPy и scikit-learn для классического ML, а также специализированные фреймворки для временных рядов и глубокого обучения.

Отдельное внимание стоит уделить оркестрации и мониторингу. Инструменты вроде Airflow или Prefect помогают регулярно запускать задачи по выгрузке данных из API, очистке, нормализации и загрузке в фиче-стор. На стороне самого сервиса api-sport.ru активно развиваются новые возможности: планируется поддержка WebSocket для получения live-потоков в реальном времени и AI-инструменты, которые позволят автоматизировать часть этапов предобработки и обогащения данных прямо на уровне API.

Пример простого ETL-контура на Python с использованием Sport Events API

Ниже приведен минимальный пример ETL-задачи, которая забирает матчи по дате, очищает базовые поля и сохраняет результат в CSV. Такой скрипт легко обернуть в оркестратор и запускать ежедневно, обеспечивая стабильный поток нормализованных данных для моделей.

import requests
import pandas as pd
API_KEY = 'ВАШ_API_КЛЮЧ'
BASE_URL = 'https://api.api-sport.ru/v2/football/matches'
def load_matches(date):
    headers = {'Authorization': API_KEY}
    params = {'date': date, 'status': 'finished'}
    r = requests.get(BASE_URL, headers=headers, params=params)
    r.raise_for_status()
    return r.json().get('matches', [])

def transform(matches):
    rows = []
    for m in matches:
        rows.append({
            'match_id': m['id'],
            'date': m['dateEvent'],
            'home_team': m['homeTeam']['name'],
            'away_team': m['awayTeam']['name'],
            'home_score': m['homeScore']['current'],
            'away_score': m['awayScore']['current'],
        })
    df = pd.DataFrame(rows).drop_duplicates(subset=['match_id'])
    return df

if __name__ == '__main__':
    matches = load_matches('2025-09-03')
    df = transform(matches)
    df.to_csv('matches_clean.csv', index=False)

Со временем вы можете дополнить такой конвейер отдельными шагами: обогащением из matchStatistics, нормализацией признаков, стандартизацией временных рядов, логированием качества данных. Используя единое API и выстроенный стек инструментов, вы создадите масштабируемую инфраструктуру, способную обслуживать как офлайн-обучение моделей, так и онлайн-инференс в продуктах, связанных со ставками, рекомендательными системами и спортивной аналитикой.