Yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak futbol müsabakalarının sonuçlarının kestirilmesi ve hibrit model önerileri
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, yapay zeka tabanlı sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri kullanılarak futbol müsabakalarının sonuçları kestirilmiştir. Çalışma verisini, Türkiye, İngiltere, İspanya, Almanya, İtalya ve Fransa'nın en üst düzey futbol liglerinde, 2014-15, 2015-16 ve 2016-17 sezonlarında oynanmış olan toplam 6396 müsabakaya ilişkin nitel ve nicel bilgiler oluşturmaktadır. Bu bilgilerin dağınık olarak yer aldıkları web platformlarından toplanabilmeleri için çeşitli veri toplama araçları geliştirilmiştir. Sonrasında ise geliştirilen bir yazılım aracılığıyla, bu ham veriler üzerinde çeşitli hesaplamalar ve filtrelemeler yapılarak eğitim ve test çalışmalarında kullanılmak üzere alternatif veri setleri oluşturulmuştur. Sınıflandırma için çok terimli lojistik regresyon, destek vektör makinesi, k en yakın komşu, rasgele orman, sade bayes ve yapay sinir ağları yöntemlerinden yararlanılmış ve bu yöntemler ile elde edilen bulgular bazı performans ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma yöntemlerine ek olarak, k ortalamalar ve bulanık c ortalamalar kümeleme yöntemlerinin de kullanılmasıyla birlikte hibrit modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen hibrit modellerin kestirim başarısına olan etkileri araştırılarak elde edilen bulgular paylaşılmıştır. Son olarak ise çalışma sürecinde elde edilen deneyimler, çıkarılan sonuçlar ve öneriler paylaşılarak sonraki süreçte yapılacak çalışmalar hakkında bilgiler verilmiştir.
In this thesis, the results of football matchs are predicted by using classification and clustering methods based on artificial intelligence. The data of the study consists of qualitative and quantitative information of 6396 matches played in 2014-15, 15-16 and 16-17 seasons in Turkey, England, Spain, Germany, Italy and France top football leagues. Various data scraping tools are developed in order to collect this information from scattered web platforms. Afterwards, various calculations and filtering are performed on these raw data by means of developed software and alternative data sets are created to be used in the training and testing process. Multinomial logistic regression, support vector machine, k nearest neighbor, random forest, naive bayes and artificial neural network methods are used for classification and the results obtained by these methods are compared according to some performance measures. Then, in addition to classification methods, hybrid models are developed by using k means and fuzzy c means clustering methods. The effects of these hybrid models on accurate prediction rate are investigated and the findings are shared. Finally, the experiences, conclusions and suggestions obtained from during the study process are shared and information is given about the studies to be carried out in the next process.
In this thesis, the results of football matchs are predicted by using classification and clustering methods based on artificial intelligence. The data of the study consists of qualitative and quantitative information of 6396 matches played in 2014-15, 15-16 and 16-17 seasons in Turkey, England, Spain, Germany, Italy and France top football leagues. Various data scraping tools are developed in order to collect this information from scattered web platforms. Afterwards, various calculations and filtering are performed on these raw data by means of developed software and alternative data sets are created to be used in the training and testing process. Multinomial logistic regression, support vector machine, k nearest neighbor, random forest, naive bayes and artificial neural network methods are used for classification and the results obtained by these methods are compared according to some performance measures. Then, in addition to classification methods, hybrid models are developed by using k means and fuzzy c means clustering methods. The effects of these hybrid models on accurate prediction rate are investigated and the findings are shared. Finally, the experiences, conclusions and suggestions obtained from during the study process are shared and information is given about the studies to be carried out in the next process.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Çoklu Sınıflandırma, Futbol İstatistikleri, Hibrit Sınıflandırıcı, Multiple Classification, Football Statistics, Hybrid Classifier
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Kınalıoğlu, İ. H. (2019). Yapay Zeka Tabanlı Yöntemler Kullanılarak Futbol Müsabakalarının Sonuçlarının Kestirilmesi ve Hibrit Model Önerileri. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
