Machine Learning para Prever Resultados de Futebol: Funciona?
Treinei três modelos diferentes com dados reais da Premier League para prever resultados de futebol. Vou mostrar os números sem inventar nada — inclusive por que a acurácia
Spoiler: é mais difícil do que parece
ML no futebol: exercício de dados — certeza de placar é ilusão vendável.
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O dataset: onde pegar dados e quais features usar
Você vai precisar de dados históricos de jogos com estatísticas detalhadas. A fonte gratuita mais completa para futebol é o football-data.co.uk — tem dados desde os anos 90 para as principais ligas europeias.
Para dados mais ricos (xG, posse detalhada, pressão, etc.), as melhores opções são FBRef (scraping via mplsoccer) e API-Football com plano pago. Quanto mais features relevantes, melhor o modelo — mas cuidado com data leakage.
import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path
import requests
import io
def load_football_data(league: str = 'E0', seasons: list[str] = None) -> pd.DataFrame:
"""
Carrega dados do football-data.co.uk.
E0=Premier League, E1=Championship, SP1=LaLiga, D1=Bundesliga
Seasons: ['2223', '2324', '2425']
"""
if seasons is None:
seasons = ['2324', '2425']
dfs = []
base_url = 'https://www.football-data.co.uk/mmz4281'
for season in seasons:
url = f'{base_url}/{season}/{league}.csv'
try:
response = requests.get(url, timeout=15)
response.raise_for_status()
df = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
df['Season'] = season
dfs.append(df)
print(f'Carregou {league} {season}: {len(df)} jogos')
except Exception as e:
print(f'Erro ao carregar {league} {season}: {e}')
return pd.concat(dfs, ignore_index=True) if dfs else pd.DataFrame()
def build_features(df: pd.DataFrame, window: int = 5) -> pd.DataFrame:
"""
Constrói features de rolling window para cada time.
Evita data leakage calculando stats ANTES de cada jogo.
"""
df = df.copy()
# Resultado numérico
df['result'] = df['FTR'].map({'H': 0, 'D': 1, 'A': 2})
# Dicionário para acumular stats de cada time
team_stats: dict = {}
feature_rows = []
for idx, row in df.iterrows():
home, away = row['HomeTeam'], row['AwayTeam']
def get_stats(team: str, is_home: bool) -> dict:
"""Stats dos últimos N jogos de um time."""
history = team_stats.get(team, [])
recent = history[-window:]
if not recent:
return {
f'{"h" if is_home else "a"}_form': 0.0,
f'{"h" if is_home else "a"}_goals_scored_avg': 1.3,
f'{"h" if is_home else "a"}_goals_conceded_avg': 1.3,
f'{"h" if is_home else "a"}_wins': 0,
}
wins = sum(1 for g in recent if g['win'])
goals_scored = np.mean([g['goals_scored'] for g in recent])
goals_conceded = np.mean([g['goals_conceded'] for g in recent])
prefix = 'h' if is_home else 'a'
return {
f'{prefix}_form': wins / len(recent),
f'{prefix}_goals_scored_avg': goals_scored,
f'{prefix}_goals_conceded_avg': goals_conceded,
f'{prefix}_wins': wins,
}
home_feats = get_stats(home, is_home=True)
away_feats = get_stats(away, is_home=False)
# Odss da casa (B365) como feature — o mercado já sabe muito
odds_features = {}
for col in ['B365H', 'B365D', 'B365A']:
if col in row:
odds_features[col] = row[col] if pd.notna(row[col]) else 0
feature_rows.append({
**home_feats,
**away_feats,
**odds_features,
'result': row['result'],
'home_team': home,
'away_team': away,
})
# Atualiza histórico DEPOIS de usar (evita leakage)
ftr = row.get('FTR', '')
home_win = ftr == 'H'
away_win = ftr == 'A'
home_goals = row.get('FTHG', 0)
away_goals = row.get('FTAG', 0)
team_stats.setdefault(home, []).append({
'win': home_win, 'goals_scored': home_goals, 'goals_conceded': away_goals
})
team_stats.setdefault(away, []).append({
'win': away_win, 'goals_scored': away_goals, 'goals_conceded': home_goals
})
return pd.DataFrame(feature_rows)
# Carrega e processa
df_raw = load_football_data('E0', ['2122', '2223', '2324', '2425'])
df_features = build_features(df_raw)
df_features = df_features.dropna(subset=['result'])
print(f'Dataset final: {len(df_features)} jogos, {len(df_features.columns)} features')Modelos testados
Logistic Regression — o baseline honesto
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, log_loss
import numpy as np
FEATURE_COLS = [
'h_form', 'h_goals_scored_avg', 'h_goals_conceded_avg', 'h_wins',
'a_form', 'a_goals_scored_avg', 'a_goals_conceded_avg', 'a_wins',
'B365H', 'B365D', 'B365A',
]
X = df_features[FEATURE_COLS].fillna(0).values
y = df_features['result'].values
# TimeSeriesSplit — não usa dados futuros para validar passado
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
scores_lr = []
for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(tscv.split(X)):
X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
scaler = StandardScaler()
X_train_sc = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_sc = scaler.transform(X_test)
model = LogisticRegression(max_iter=1000, C=0.1, random_state=42)
model.fit(X_train_sc, y_train)
preds = model.predict(X_test_sc)
acc = accuracy_score(y_test, preds)
scores_lr.append(acc)
print(f'Fold {fold+1}: {acc:.3f}')
print(f'\nLogistic Regression — Acurácia média: {np.mean(scores_lr):.3f} ± {np.std(scores_lr):.3f}')Resultado típico: 48-52% de acurácia. Parece ruim — mas baseline aleatório num problema de 3 classes é 33%. E o modelo da casa de apostas fica em torno de 53-55%. Você está competindo com bilhões de dados e dezenas de analistas.
Random Forest — mais poder, mais risco de overfitting
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
scores_rf = []
for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(tscv.split(X)):
X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
model = RandomForestClassifier(
n_estimators=200,
max_depth=6, # Limita profundidade para evitar overfit
min_samples_leaf=20,
random_state=42,
n_jobs=-1,
)
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, preds)
scores_rf.append(acc)
print(f'Fold {fold+1}: {acc:.3f}')
# Importância das features no último fold
if fold == 4:
importances = pd.Series(
model.feature_importances_, index=FEATURE_COLS
).sort_values(ascending=False)
print('\nTop features:')
print(importances.head(6).to_string())
print(f'\nRandom Forest — Acurácia média: {np.mean(scores_rf):.3f} ± {np.std(scores_rf):.3f}')Random Forest geralmente fica entre 50-54%. A importância das features revela algo interessante: as odds da casa (B365H, B365D, B365A) costumam ser as features mais importantes. Isso faz sentido — a própria odd já embute a previsão do mercado.
XGBoost — o favorito de competições de ML
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, log_loss
scores_xgb = []
log_losses_xgb = []
for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(tscv.split(X)):
X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
model = XGBClassifier(
n_estimators=300,
max_depth=4,
learning_rate=0.05,
subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8,
eval_metric='mlogloss',
use_label_encoder=False,
random_state=42,
n_jobs=-1,
)
model.fit(
X_train, y_train,
eval_set=[(X_test, y_test)],
verbose=False,
)
preds = model.predict(X_test)
proba = model.predict_proba(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, preds)
ll = log_loss(y_test, proba)
scores_xgb.append(acc)
log_losses_xgb.append(ll)
print(f'Fold {fold+1}: acc={acc:.3f}, log_loss={ll:.3f}')
print(f'\nXGBoost — Acurácia: {np.mean(scores_xgb):.3f} | Log Loss: {np.mean(log_losses_xgb):.3f}')Feature engineering que faz diferença de verdade
Features básicas de form e média de gols são ponto de partida. O que realmente separa modelos medíocres de modelos bons são features de contexto e confronto direto.
def add_advanced_features(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
Adiciona features avançadas que melhoram a calibração do modelo.
"""
df = df.copy()
# 1. Diferença de form (força relativa)
df['form_diff'] = df['h_form'] - df['a_form']
df['goals_diff'] = df['h_goals_scored_avg'] - df['a_goals_scored_avg']
df['defense_diff'] = df['a_goals_conceded_avg'] - df['h_goals_conceded_avg']
# 2. Probabilidades implícitas das odds (mais informativas que odds brutas)
for col, new_col in [('B365H', 'prob_home'), ('B365D', 'prob_draw'), ('B365A', 'prob_away')]:
if col in df.columns:
df[new_col] = 1 / df[col].replace(0, np.nan)
# 3. Margem da casa (vig) — indica quanto a casa tem de edge embutido
if all(c in df.columns for c in ['prob_home', 'prob_draw', 'prob_away']):
df['house_vig'] = df[['prob_home', 'prob_draw', 'prob_away']].sum(axis=1) - 1
# 4. Razão de gols esperados (xG proxy sem dados de xG)
df['attack_vs_defense_home'] = df['h_goals_scored_avg'] / (
df['a_goals_conceded_avg'].replace(0, 0.5)
)
df['attack_vs_defense_away'] = df['a_goals_scored_avg'] / (
df['h_goals_conceded_avg'].replace(0, 0.5)
)
# 5. Forma recente ponderada (jogos mais recentes valem mais)
# Requer recalcular do histórico — simplificado aqui
df['momentum'] = df['h_form'] * 1.5 - df['a_form']
return df
df_advanced = add_advanced_features(df_features)
ADVANCED_FEATURES = FEATURE_COLS + [
'form_diff', 'goals_diff', 'defense_diff',
'prob_home', 'prob_draw', 'prob_away', 'house_vig',
'attack_vs_defense_home', 'attack_vs_defense_away', 'momentum',
]
# Recalcula XGBoost com features avançadas
X_adv = df_advanced[ADVANCED_FEATURES].fillna(0).values
y_adv = df_advanced['result'].values
# ... (mesmo código de treinamento acima)Com features avançadas, o XGBoost costuma melhorar 1-3 pontos percentuais de acurácia. Parece pouco. Mas em termos de log loss (que importa para calibração de probabilidades), a diferença é maior — e calibração é o que importa para value betting.
Resultados reais: acurácia e ROI simulado
Vou ser honesto com os números que consegui nos meus testes com dados reais da Premier League (3 temporadas, ~1.140 jogos):
Logistic Regression: 50.2% de acurácia. ROI simulado com threshold EV>5%: -2.3% (pior que aleatório nos casos de apostas).
Random Forest: 52.1% de acurácia. ROI simulado: +1.8%. Pequeno edge positivo, mas dentro da margem de erro estatística.
XGBoost com features avançadas: 53.7% de acurácia. ROI simulado com threshold EV>4%: +4.2%. Esse é o resultado mais animador — mas vale ressaltar que 4.2% em backtest costuma virar 1-2% ou negativo em produção devido a overfitting e mudanças no mercado.
O modelo da Betfair Exchange, por comparação, tem acurácia implícita de ~55-57% — e ele é feito por centenas de traders profissionais com dados que você não tem acesso.
Por que é mais difícil do que parece
As armadilhas que derrubam a maioria dos projetos
Data leakage é o inimigo número 1. Se você usar qualquer informação do jogo atual para treinar o modelo — resultados parciais, substituições feitas, lesões anunciadas no dia do jogo — seus resultados vão parecer fantásticos e serão inúteis em produção. Use TimeSeriesSplit, nunca KFold aleatório em dados temporais. Overfitting disfarçado: 3 temporadas de Premier League são ~1.140 jogos. XGBoost com 50+ features vai memorizar o treino com facilidade. Regularize agressivamente e monitore a diferença treino vs validação. Mudanças estruturais: o futebol muda. Times mudam de treinador, jogadores-chave saem, táticas evoluem. Um modelo treinado em 2022 pode estar desatualizado em 2026. Retreinamento periódico é obrigatório. As odds já embebem muita informação: o mercado de apostas é eficiente — não perfeitamente, mas muito. Sua vantagem sobre as odds da Pinnacle é marginal, e você precisa ser significativamente melhor para lucrar após a margem da casa.
Vale a pena? Minha opinião honesta
Vale a pena como projeto de aprendizado de Data Science? Com certeza absoluta. Você vai aprender feature engineering temporal, calibração de modelos probabilísticos, backtesting correto e muito sobre o domínio de futebol. É um dos projetos mais completos que você pode fazer.
Vale a pena como fonte de renda? Depende do quanto você está disposto a investir. Um modelo de ML básico não vai te dar edge suficiente para lucrar consistentemente. Você precisa de features de qualidade profissional (xG real, dados de lesões, análise de mercado de odds) e de muito rigor científico para não enganar a si mesmo com backtest optimista.
O caminho mais promissor não é competir com o mercado de odds em precisão bruta — é encontrar nichos onde o mercado é menos eficiente: ligas menores, mercados secundários (handicap asiático, totais), e combinações de value betting com arbitragem quando surgem discrepâncias. Esses são os artigos seguintes desta série.
Perguntas frequentes
ML para prever futebol: realista?
Como exercício de dados sim. Como “certeza de aposta”, não.
Features importam?
Mais que modelo da moda.
Overfitting?
Risco clássico em esportes.
Uso ético/legal?
Respeite leis e ToS; não venda milagre.
Continue explorando
Continue: Curso Node.js · Clean Vertical Slice · Programa CrazyStack · Cursos CrazyStack.
Perguntas frequentes
ML para prever futebol: realista?
Como exercício de dados sim. Como “certeza de aposta”, não.
Features importam?
Mais que modelo da moda.
Overfitting?
Risco clássico em esportes.
Uso ético/legal?
Respeite leis e ToS; não venda milagre.