Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi

Authors : Berk KARAOĞLU

Pages : 1-5

View : 16 | Download : 8

Publication Date : 2015-06-30

Article Type : Other Papers

Abstract :Özet   Büyük ve çok değişkenli sistemlerin davranışlarını tahmin etmek bir çok bilim alanında araştırma konusu olmuştur. Sporun tüm dünya tarafından takip edilen bir alan olması sebebiyle, bir spor müsabakasının sonucunu tahmin etmek üzerine yapılan çalışmaların sayısı da artmaktadır. Bir spor müsabakasının sonucu bir çok farklı sübjektif değişkene bağlı olsa da, temel olarak takımların ofansif ve defansif yeteneklerine göre şekillenir. Bu çalışmada takımların sezon başından itibaren attığı ve yediği gol ortalaması temel alınan basit bir formül kullanılarak, çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının sadece takımların ofansif ve defansif yeteneklerini dikkate alarak maçın sonucunu ne kadar başarılı tahmin edebildiği incelenmiştir. Avrupa’ dan 16 futbol liginde yapılan testler neticesinde DecisionTable çoğunlukla en yüksek başarıyı veren algoritma olmuştur.   Abstract   Predicting the behaviour of complex and multi-variate systems have always been a study area among different science areas. As sports have a world-wide popularity, the number of studies about predicting the result of sports games increase day by day. Although the result of a sports game depends on many subjective variables, mostly competitors’ offensive and defensive skills affect the final result. This study uses a simple formula based on competitors’ scored and conceded goal averages since the beginning of the season; and investigates how machine learning algorithms perform, when only teams’ offensive and defensive skills are taken into account. According to the tests done using 16 European football leagues, DecisionTable mostly performs the best.
Keywords : makine ogrenmesi, spor, tahmin, futbol