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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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