Aussagekraft der Tabellenplätze
für Fußballergebnisse

Beinahe die Hälfte der Spiele, 48,9%, endeten mit Heimsiegen. Das heißt, stets auf einen Heimsieg zu tippen, hätte bereits eine Erfolgsschance von fast 50%.

Aus fünf grossen europäischen Ligen wurden von frei zugänglichen Internetseiten über 20.000 Ergebnisse eingelesen. Es wurden nur Saisons und Ligen it 18 oder 20 Mannschaften verwendet, damit Tabellenplätze stets in etwa dasselbe bedeuten, und nicht der 16. Platz einmal der letzte ein andermal der sechstletzte ist.

Links die Tabellenposition des Heimteams, unten die Position des Auswärtsteams. Siege geben +1, Niederlagen -1. Tabellenführer haben also 214 mal öfter zu Hause gegen Achtzehnte gewonnen als verloren; Vierte feierten weniger Heimsige gegen Siebte als gegen Sechste, Fünfte oder Vierte.

SciKitLearn

Unentschieden (0) haben geringere Genauigkeit in der Vorhersage als Heimsiege (1) und Auswärtssiege (-1). Daher werden sie nie vorhergesagt.

16341 Ergebnisse wurden zum Lernen verwendet, der Rest als Testmenge.

Verschiedene Modelle aus SciKitLearn und TensorFlow liefern alle sehr ähnliche Ergebnisse. Die Genauigkeit der Vorhersage liegt stets sehr nahe bei 54%. Mehr scheinen die Tabellenplätze nicht herzugeben,

Unentschieden werden von den meisten Modellen überhaupt keine vorhergesagt -- auch wenn es insgesamt eine erhebliche Anzahl gibt, sind sie wohl für keine Kombination von Tabellenplätzen das wahrscheinlichste Ergebnis.

TensorFlow

Die Vorhersagen mit einer Viele Heimsiege (1), wenige Auswärtssiege (2) wenn Spitzenteams bei Kellerkindern antreten. Es wird kein Unentschieden vorhergesagt, die Nullen auf der Diagonale rühren daher, dass es normalerweise keine Duelle Gleichplatzierter gibt.

One

Two

Three