Сравнение эффективности предсказаний результатов футбольных матчей на основе различных методов: дипломная работа / Валентин Викторович Копочель; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Буславский А. А.

Abstract

Объект исследования — алгоритмы машинного обучения. Предмет исследования — применение алгоритмов машинного обучения к данным о футбольных матчах. Цель работы — исследование возможности применения различных алгоритмов машинного обучения для предсказания исходов футбольных матчей, а также определение алгоритмов машинного обучения, построение моделей на их основе и определение входных признаков, обеспечивающих их наилучшую точность. В процессе работы были изучены и проанализированы алгоритмы машинного обучения, которые могут быть использованы для решения задачи предсказания результата (отнесения к одному из трёх классов: победа домашней команды, ничья, поражение домашней команды) футбольных матчей. Были обучены ряд моделей, которые в качестве входных признаков использовали как обычные статистические показатели футбольного матча, такие как количество ударов по воротам и количество угловых, так и посчитанные при помощи алгоритмов машинного обучения значения ожидаемых голов, ожидаемых очков, рассчитанный по различным формулам рейтинг Эло. Было изучено влияние на предсказательную способность моделей применения методов уменьшения размерности вектора входных признаков, балансировки тренировочной выборки. Было показано, что лучшие результаты показывают модели на основе алгоритмов бустинга, использующие показатели продвинутой статистики в качестве входных признаков.