The path to a goal: Understanding soccer possessions via path signatures
Abstract
A novel framework using path signatures for predicting next actions in soccer possessions outperforms transformer-based models and introduces a new evaluation metric.
We present a novel framework for predicting next actions in soccer possessions by leveraging path signatures to encode their complex spatio-temporal structure. Unlike existing approaches, we do not rely on fixed historical windows and handcrafted features, but rather encode the entire recent possession, thereby avoiding the inclusion of potentially irrelevant or misleading historical information. Path signatures naturally capture the order and interaction of events, providing a mathematically grounded feature encoding for variable-length time series of irregular sampling frequencies without the necessity for manual feature engineering. Our proposed approach outperforms a transformer-based benchmark across various loss metrics and considerably reduces computational cost. Building on these results, we introduce a new possession evaluation metric based on well-established frameworks in soccer analytics, incorporating both predicted action type probabilities and action location. Our metric shows greater reliability than existing metrics in domain-specific comparisons. Finally, we validate our approach through a detailed analysis of the 2017/18 Premier League season and discuss further applications and future extensions.
Community
Artikel ini sangat menarik untuk memahami strategi dan penguasaan bola dalam sepak bola. Analisis jalur pergerakan pemain membantu kita melihat pola yang sering terjadi di lapangan. Saya pikir konsep ini juga bisa diterapkan saat menonton atau mengikuti Turnamen sepak bola, karena akan membuat kita lebih menghargai keputusan cepat dan koordinasi tim. Sangat membuka wawasan bagi penggemar sepak bola yang ingin memahami permainan lebih dalam.
Setuju sekali dengan pendapatmu! Analisis jalur pergerakan pemain memang membuat kita lebih menghargai strategi tim dan keputusan cepat di lapangan. Selain itu, bagi yang ingin mengikuti berbagai Turnamen sepak bola, aku biasanya melihat ringkasan pertandingan dan statistik terbaru melalui 1xbet. Cara ini sangat membantu untuk tetap up-to-date dengan semua momen penting dan performa pemain favorit. Apakah kalian juga punya tips lain untuk mengikuti perkembangan Turnamen sepak bola dengan mudah?
Terima kasih atas masukannya! Aku sangat setuju, melihat strategi dan pergerakan pemain dari sudut pandang yang lebih mendalam benar-benar membuat pengalaman menonton sepak bola jadi lebih menarik. Analisis seperti ini membantu kita memahami bagaimana tim bekerja sama, bagaimana pemain membuat keputusan cepat di lapangan, dan bagaimana pola pergerakan dapat memengaruhi jalannya pertandingan. Hal ini membuat kita lebih menghargai setiap momen dan usaha para pemain, sehingga menonton pertandingan menjadi lebih menyenangkan dan penuh wawasan.
Halo semuanya, aku baru ikut gabung dan ingin berbagi pendapat. Aku pribadi sangat tertarik dengan cara kalian membahas Turnamen sepak bola, terutama analisis jalur pergerakan pemain yang bikin aku lebih menghargai strategi tim. Di Indonesia, aku lihat semakin banyak penggemar yang mulai memperhatikan detail seperti ini, bukan sekadar skor. Menurutku, memahami pola pergerakan dan keputusan cepat pemain membuat menonton lebih hidup dan menambah rasa kagum terhadap koordinasi tim. Diskusi ini bikin aku makin semangat untuk mengikuti pertandingan berikutnya.
Aku setuju dengan apa yang kamu tulis! Menurutku, selain memperhatikan jalur pergerakan dan strategi, melihat bagaimana komunikasi dan koordinasi antar pemain terjadi di lapangan juga sangat menarik. Kadang keputusan cepat seorang pemain dipengaruhi oleh sinyal kecil dari rekan timnya, dan itu bikin setiap pertandingan terasa hidup. Di Indonesia, aku lihat banyak penggemar mulai mencoba mencatat pola ini sendiri, sehingga pengalaman menonton Turnamen sepak bola jadi lebih interaktif dan bikin kita benar-benar paham dinamika permainan tiap tim.
Models citing this paper 0
No model linking this paper
Datasets citing this paper 0
No dataset linking this paper
Spaces citing this paper 0
No Space linking this paper
Collections including this paper 0
No Collection including this paper