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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31606
Tipo: TCC
Título: Análise de concordância sobre previsões de resultado de partidas de futebol
Autor(es): Albuquerque, Juan Lima de
Primeiro Orientador: Rêgo, Thaís Gaudencio do
Resumo: Vivemos em uma época em que se movimenta um alto volume de dinheiro no mercado de apostas esportivas, e com isso o interesse recente na utilização de técnicas de aprendizagem de máquina para predição de resultados esportivos tem crescido. Este trabalho, através da utilização de uma base de jogos da Premier League, avaliou ou so de um conjunto de algoritmos de aprendizagem de máquina para prever resultados esportivos e avaliar a eficácia de diferentes níveis da concordância das previsões dos diferente modelos usados. O resultado das previsões após análise de concordância entre as previsões dos modelos e a dificuldade em prever empates foram resultados destacados no trabalho. Como resultado mais significativo, tivemos uma taxa de acurácia de 83% após exclusão dos jogos que n˜ ao tiveram 100% de concordância nas respostas entre os modelos treinados. Além disso, foram sugeridos trabalhos futuros, como a inclusão de outras variáveis e características dos jogos, a generalização dos testes para outras ligas e uma nova abordagem para o problema de previsões em casos de empate.
Abstract: We live in a time of high turnover of money in the sports betting market, and with this the recent interest in using machine learning techniques for predicting sports outcomes has grown. This paper, using a database of Premier League games, evaluated the use of a set of machine learning algorithms to predict sports results and assess the e↵ectiveness of di↵erent levels of agreement of the predictions of the di↵erent models used. The results of the predictions after analyzing the agreement between the predictions of the models and the di culty in predicting draws were highlighted in the paper. As a more significant result, we had an accuracy rate of 83% after excluding the games that did not have 100% agreement in the answers between the trained models. Besides this, future works were suggested, such as the inclusion of other variables and characteristics of the games, the generalization of the tests to other leagues, and a new approach to the problem of predictions in tie cases.
Palavras-chave: Aprendizagem de máquina
Futebol
Previsão das partidas
Análise de concordância
CNPq: CNPQ::OUTROS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Computação Científica
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31606
Data do documento: 21-Jun-2023
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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