Turkish Airlines Euroleague’de oynanan maçların maç sonucunun ve final four oynama başarısının makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

Abstract

Bu çalışma, Turkish Airlines EuroLeague'de oynanan maçlar için oluşturulan modeller yardımıyla maç sonucunun ve dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesi, takımların elde ettiği istatistiklere göre kümelenmesi ile maç sonucu ve dörtlü final oynamaya etki eden istatistiklerin incelenmesi amacı ile yapılmıştır. Çalışmada 2000-2001 sezonundan 2020-2021 sezonuna kadar Turkish Airlines EuroLeague'de mücadele eden 19 ülkeden 85 farklı takımın birbirleri ile oynadığı 4910 maçın verileri kullanılmıştır. Oluşturulan modellerde kullanılan değişkenler; saha (ev sahibi/deplasman), atılan sayı, yenilen sayı, iki sayı başarı, iki sayı deneme, iki sayı yüzdesi, üç sayı başarı, üç sayı deneme, üç sayı yüzdesi, serbest atış başarı, serbest atış deneme, serbest atış yüzdesi, asist, savunma ribaundu, hücum ribaundu, toplam ribaund, top çalma, top kaybı, blok ve faul şeklindedir. Çalışmada yer alan analizler lojistik regresyon, yapay sinir ağları, random forest, naive bayes ve karar ağacı yöntemleriyle R paket programı kullanılarak yapılmıştır. Maç sonuçlarının tahmin edilmesinde bu tez çalışması için oluşturulan modeller ile Dört Faktör ve DefansOfans modelleri kullanılmış ve en yüksek doğru sınıflama oranları lojistik regresyon ile %91,78, yapay sinir ağları ile %91,48, random forest ile %90,13, naive bayes ile %88,77, karar ağacı ile %82,51 olarak bulunmuştur. Dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesinde ise yapay sinir ağları ile %77,02, lojistik regresyon analizi ile %76,9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.