Використання нейронних мереж для прогнозів у спорті

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота 67 ст., 5 рис., 14 табл., 45 посилання. Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-409 Пайкушем Адрієм Володимировичем. Тема: «Використання нейронних мереж для прогнозів у спорті». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». У даній роботі розглянуто та досліджено можливість передбачень у спорті за допомогою алгоритмів машинного навчання. Метою даної роботи є дослідження можливості застосування різних алгоритмів машинного навчання для передбачення результатів футбольних матчів, а також визначення алгоритмів машинного навчання, побудова моделей на їх основі та визначення вхідних ознак, що забезпечують їхню найкращу точність. Об’єктом дослідження є алгоритми машинного навчання. Предметом дослідження є застосування алгоритмів машинного навчання до даних про футбольні матчі, залежність ефективності класифікації матчів за результатом від використаних алгоритмів, що застосовуються на різних типах вхідних даних. В результаті виконання бакалаврської дипломної роботи були дослідженні та застосовані алгоритми машинного навчання, які могли б використовуватись для передбачення футбольних результатів (розподіл по класам: перемога, нічия або поразка домашньої команди). Були навчені ряд моделей, які як вхідні ознаки використовували як звичайні статистичні показники футбольного матчу, такі як кількість ударів по воротах і кількість кутових, так і обчислені за допомогою алгоритмів машинного навчання значення очікуваних голів, очікуваних очок, розрахований за різними формулами рейтинг Ело. Також, було вивчено вплив на передбачувальну здатність моделей застосування методів зменшення розмірності вектора вхідних ознак, балансування тренувальної вибірки. Було показано, що найкращі результати показують моделі на основі алгоритмів бустингу, що використовують показники просунутої статистики як вхідні ознаки. Degree work consists of 67 pages, 5 images, 14 tables, 45 references. Bachelor’s qualification work was performed by a student of KN-409 group Paikush Adriy Volodymyrovych. Topic: "The use of neural networks for predictions in sports." The work is aimed at obtaining a bachelor’s degree in 122 «Computer Science». In this paper the possibility of predictions in sports with the help of machine learning algorithms is considered and investigated. The aim of this work is to study the possibility of using different machine learning algorithms to predict the results of football matches, as well as to determine machine learning algorithms, build models based on them and determine the input features that ensure their greatest accuracy. The object of study is machine learning algorithms. The subject of the research is machine learning algorithms usage on data of football matches, the dependence of the efficiency of classification of matches by the result on the used algorithms used on different types of input data. As a result of the bachelor’s thesis, machine learning algorithms were researched and applied, which could be used to predict football results (division into classes: victory, draw or defeat of the home team). A models were trained, which applied as inputs besides the usual statistics of match, (like the ammount of shots on goal, corners and so on) it used such statistic as calculated using machine learning algorithms amounts of expected goals and points, calculated by various ways Elo rating. Also, the influence on the predictability of the models of application of methods of reducing the dimensionality of the vector of input features, balancing the training sample was studied. In result we dicover that the greatest accuracy can be observe by models on boosting algorithms, which use in input indicators of advanced statistics.