*O artigo foi escrito pelo professor de estatística Achim Zeileis, da University of Innsbruck, na Áustria, e publicado na plataforma The Conversation Brasil.

Antigamente, quando queríamos saber qual seleção venceria a Copa do Mundo, precisávamos recorrer a videntes com bolas de cristal, adivinhação com folhas de chá ou torcer para que Paul, o Polvo nos indicasse o que iria acontecer.

Mas a ciência de dados moderna pode oferecer uma alternativa melhor. Como parte de uma equipe de estatísticos, ajudei a treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para prever o desfecho mais provável do torneio.

O algoritmo que criamos funciona em duas etapas. Na primeira, modelos estatísticos sofisticados e insights de especialistas em apostas e no mercado de transferências são combinados para determinar os pontos fortes de todas as seleções e de seus jogadores.

Na segunda etapa, um algoritmo de aprendizado de máquina decide a melhor forma de combinar as estimativas de força com outras informações sobre as seleções.

Isso gerou uma previsão probabilística para cada partida possível do torneio. Isso pode ser comparado a um par de dados viciados: em vez de terem os números de 1 a 6 com probabilidades iguais, esses dados viciados têm probabilidades diferentes para o número de gols de cada time.

Por exemplo, de acordo com nossa previsão, o México tem uma média de 1,9 gols na partida de estreia, enquanto a África do Sul, seu adversário, tem uma média de apenas 0,7. Mas isso não significa que o México certamente vencerá. Em vez disso, uma vitória do México é o resultado mais provável, com 65% de probabilidade. Um empate é menos provável (21%), e uma vitória da África do Sul é o resultado menos provável (14%).

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Usando diferentes pares de dados viciados, o resultado de cada partida da Copa do Mundo pode ser simulado. Levamos em consideração o sorteio oficial do torneio e todas as regras da Fifa, incluindo a possibilidade de prorrogação e pênaltis. Executamos a simulação 100 mil vezes para determinar o roteiro mais provável do torneio.