Análisis de la métrica Expected Goals mediante Inteligencia Artificial Explicable

Abstract

[spa] La métrica expected goals está teniendo cada vez más relevancia en el mundo del fútbol profesional, ya que se trata de una métrica muy útil para analizar y predecir partidos de fútbol así como para medir el rendimiento de los jugadores profesionales. Con el objetivo de poder estimar dicha métrica y conocer qué características tienen mayor importancia en su valor estimado, en este trabajo se ha implementado un modelo expected goals específico para cada jugador. Sobre estos modelos, se realizará su análisis e interpretación mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial Explicable, como SHAP y LIME, con el fin de poder ofrecer una explicación comprensible para el usuario de los valores de dicha métrica. Mediante Inteligencia Artificial Explicable se ha podido observar como existen tres características que predominan significativamente sobre el resto a la hora de calcular la métrica expected goals, estas características son la distancia a portería, el ángulo y el número de defensas en el área de la trayectoria. Por ello, el conocer en profundidad la métrica expected goals de cada jugador permitirá potenciar los puntos fuertes y mejorar las debilidades de cada jugador al disparar.

[eng] The expected goals metric is becoming increasingly relevant in the professional football because it is a very useful metric for analyzing and predicting football matches as well as for measuring the performance of professional players. In order to be able to estimate this metric and to know which features are most important in their estimated value, in this work it has been implemented an expected goals model for each player. On these models, their analysis and interpretation will be done through the use of Explainable Artificial Intelligence techniques, like SHAP and LIME, in order to be able to offer an understandable explanation for the user of the values of this metric. By means of Explainable Artificial Intelligence it has been possible to observe how there are three features that predominate significantly over the rest when calculating the metric expected goals, these features are the distance to goal, the angle and the number of defenders in the area of trajectory. Therefore, a depth knowledge of each player’s expected goals metric will allow us to enhance the strengths and improve the weaknesses of each player when shooting.