Modelos preditivos: como funciona a probabilidade de vitória em tempo real

Você já deve ter visto, em transmissões mais analíticas ou em sites de estatística, um gráfico mostrando a “probabilidade de vitória” de cada equipe mudando ao longo da partida — subindo depois de um gol, caindo depois de uma expulsão, oscilando a cada chance clara criada. Esses são os modelos de win probability (probabilidade de vitória), uma das aplicações mais visuais de machine learning no futebol.

O que o modelo tenta responder

Um modelo de win probability estima, a cada momento da partida, três números que somados dão 100%: a probabilidade de vitória do mandante, de empate e de vitória do visitante. Diferente de uma previsão feita antes do jogo começar, esse modelo é dinâmico — ele se atualiza continuamente conforme a partida evolui.

A pergunta que o modelo responde, na prática, é: “dado tudo o que já aconteceu até este minuto, e o quanto ainda falta de jogo, qual a chance de cada resultado final?”

Quais variáveis entram na conta

Os modelos variam em sofisticação, mas costumam combinar um conjunto parecido de informações:

• Placar atual: a variável mais óbvia e mais influente — uma vantagem de 2 gols aos 80 minutos pesa muito mais do que aos 10 minutos.
• Tempo restante de jogo: o mesmo placar significa coisas muito diferentes dependendo de quanto tempo ainda resta para o adversário reverter.
• xG acumulado na partida: um indicador de quão perigosas as equipes têm sido, além do placar — ajuda o modelo a diferenciar um time que está “segurando por sorte” de um que domina de fato.
• Força histórica das equipes: geralmente representada por um rating tipo Elo, construído a partir do desempenho em partidas anteriores, para calibrar a expectativa de base antes mesmo de considerar o que acontece no jogo.
• Contexto da partida: fatores como expulsões, mando de campo e, em modelos mais completos, até fadiga acumulada ao longo da temporada.

Uma ideia simplificada do “motor” por trás do modelo

Por baixo dos panos, esses modelos costumam ser treinados com técnicas de machine learning como regressão logística ou métodos mais complexos (florestas aleatórias, gradient boosting), usando um histórico enorme de partidas passadas como dados de treino.

A lógica de treinamento é conceitualmente simples: para cada minuto de cada partida histórica, o modelo já sabe qual foi o resultado final. Ele aprende, a partir de milhares desses “instantâneos” (placar, tempo restante, xG acumulado etc.), qual a relação estatística entre essas variáveis e o resultado final observado. Depois de treinado, o modelo consegue estimar essa mesma probabilidade para uma partida em andamento, nunca vista antes.

Onde isso é usado

• Transmissões e conteúdo esportivo: gráficos de probabilidade de vitória ao vivo, cada vez mais comuns em coberturas analíticas, ajudam o público a entender o quão “decidido” (ou não) está um resultado.
• Análise pós-jogo: comparar a probabilidade de vitória ao longo da partida com o resultado final ajuda a identificar momentos-chave — viradas de expectativa causadas por um gol, uma expulsão ou uma sequência de pressão.
• Avaliação de gestão de jogo: alguns departamentos de análise usam esses modelos para avaliar se decisões táticas (substituições, mudança de postura) aconteceram em momentos que faziam sentido diante da probabilidade de vitória naquele instante.

O que esse tipo de modelo não é

Vale reforçar: um modelo de win probability descreve probabilidades estatísticas baseadas em padrões históricos, não uma previsão garantida nem uma recomendação de qualquer tipo de decisão financeira. Ele erra — e deve errar, já que lida com incerteza genuína do esporte. O valor está em tornar essa incerteza mais explícita e mensurável, não em eliminá-la.

Para entender os conceitos de base que alimentam esse tipo de modelo, veja os verbetes de xG e Machine Learning aplicado ao esporte no nosso glossário.