Maç sonuçları için klasik çok değişkenli yöntemler ve makine öğrenmesi ile istatistiksel öngörü tahmini - Parim, Coşkun (My University, 2021)
Futbolda en önemli konulardan birisi asıl amaç olan maçın sonucunun tahmin edilmesidir. Çok fazla değişkene sahip olması nedeniyle iyi bir şekilde analiz edilmeli ve değerlendirilmelidir. Bu tez çalışmasının amacı, performans göstergelerini ve durumsal değişkenleri kullanarak galibiyet, beraberlik ve mağlubiyet olmak üzere maç sonucunu tahmin etmektir. Çalışmanın örneklemi, 2010/2021 sezonundan başlayarak, 2019/2020 yılına kadar olan Avrupa Şampiyonlar Ligi grup aşamasındaki tüm maçları kapsamaktadır. İlk olarak, performans değişkenlerinin maç sonucuna etkisini incelemek amacıyla, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) uygulanmıştır. Analiz sonucunda, istatistiksel olarak anlamlı bulunan ve maç sonucu bakımından farklılık gösteren değişkenlerin hangi sonuç bakımından farklı olduğu Tukey HSD testi ile belirlenmiştir. Sonraki aşamada, maç sonucunu etkileyen performans göstergeleri kullanılarak veri seti k-ortalama kümeleme yöntemiyle, rakibin kalitesi bakımından zayıf, dengeli ve güçlü olmak üzere üç kümeye ayrılmıştır. Ayrıca, takımların rakiplerinin gücüne göre maç performanslarının nasıl farklılaştığını görselleştirmek için çok boyutlu ölçekleme yöntemi kullanılmıştır. Çok boyutlu ölçekleme analizinin sonuçlarını desteklemek amacıyla, karar ağaçları analizinden faydalanılmıştır. Bu yöntem sayesinde kazanma, berabere kalma ve yenilme şansını azaltan ve arttıran değişkenler belirlenmiştir. Kullanılan tüm bu istatistiksel yöntemlerin sonucunda, performans göstergeleri ve durumsal değişkenler kullanılarak maç sonucu, galibiyet, beraberlik ve mağlubiyet olmak üzere destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Beraberlik sonucunun, sınıflandırma başarısını düşürürken, galibiyet ve mağlubiyet sonuçlarının iyi ayrıştığı saptanmıştır. Sonuç olarak, değişkenler doğru analiz edildiğinde, maç sonucunun yaklaşık %90 oranından doğru tahmin edildiği belirlenmiştir. Bu bulgular, antrenörlerin maç öncesinde veya sırasında rakibin kalitesine, performans göstergelerine ve durumsal değişkenlere göre farklı stratejiler geliştirmesine yardımcı olabileceğini göstermektedir.
Tez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021
Keywords: Karar ağaçları; Rakibin kalitesi; Performans göstergesi; Makine öğrenmesi; Çok boyutlu ölçekleme