Expected Goals Model

يعتمد هذا المشروع على تحليل بيانات التسديدات في مباريات كرة القدم لتوقع احتمالية تسجيل الأهداف (xG) باستخدام خوارزميات تعلم الآلة.

تم استخدام عدة نماذج تعلم آلي، منها:

Logistic Regression

Random Forest

Gradient Boosting (XGBoost)

SVM، Decision Tree، Naïve Bayes، KNN

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار، وضبط Hyperparameters باستخدام GridSearchCV.

استخدام ROC Curve، Confusion Matrix، Accuracy Score، Classification Report لقياس أداء النموذج.

تحليل نتائج التوقعات ومقارنتها مع القيم الحقيقية للأهداف.

الهدف النهائي: تحسين دقة تقييم جودة الفرص في كرة القدم، مما يساعد الفرق والمحللين على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسين الأداء الهجومي.