این مقاله از Towards Data Science درباره استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج جام جهانی ۲۰۲۶ است که از ۱۱ ژوئن در استادیوم مکزیکوسیتی آغاز می‌شود. نویسنده مجموعه‌ای از داده‌ها شامل حدود ۴۹٬۰۰۰ بازی فوتبال (از سال ۱۸۷۲ تا ۲۰۲۶) را گرد هم آورده که شامل امتیازات الو (Elo)، نتایج بازی‌ها و محل برگزاری مسابقات است.نکات اصلی مقاله:• نویسنده با رویکردی احتمالاتی، چند مدل یادگیری ماشین مختلف (از جمله LightGBM) را با هم مقایسه می‌کند تا بهترین مدل برای پیش‌بینی نتایج بازی‌ها (برد میزبان، برد مهمان، یا تساوی) را پیدا کند. • یکی از یافته‌ها این است که مدل‌ها تمایل دارند نتیجه تساوی را نادیده بگیرند و آن را به اشتباه به‌عنوان «برد میزبان» پیش‌بینی کنند، در حالی که حدود ۲۰٪ بازی‌ها واقعاً با تساوی پایان می‌یابند. • برای بهبود این مشکل، ویژگی‌های جدیدی مانند تفاوت امتیاز تیم‌ها، نرخ تساوی در ۵ بازی اخیر، و اینکه آیا بازی در زمین خودی، زمین بی‌طرف یا دوستانه برگزار می‌شود، به مدل اضافه می‌شوند. 📊 یه نگاه فنی و جذاب به دنیای فوتبال از دریچه‌ی داده و یادگیری ماشین، برای کسایی که هم به فوتبال علاقه دارن هم به دیتا ساینس.لینک مقاله:https://towardsdatascience.com/can-machine-learning-predict-the-world-cup/?utm_campaign=tds%20daily&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--LU3CIkhxuvYVyz6NFMt1dg7-nDryNr1Thfi5oncaXlzuiYqjk_TH3XJRK6HiYbSiUUR9NumraggEdIFFHxbqqN45M-g&_hsmi=423013673&utm_source=newsletter#جام_جهانی #جام_جهانی_2026#پیش_بینی_فوتبال #یادگیری_ماشین