Basketbol maç sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

Basketbol, dünyada en çok izlenen spor aktivitelerinden birisidir. Bu popülerlik sonucunda basketbol sporunda bilgi teknolojileri sık sık kullanılmaktadır. Veri bilimi ve veri depolama sistemlerinin gelişmesiyle maç istatistikleri, oyuncu özellikleri gibi parametreler artık çok kolay saklanabilmektedir. Müsabaka sonucu tahmini, insanlara müsabaka öncesi bilgi vermesi açısından önemlidir. Müsabaka sonucu tahmini ile ilgili olarak Amerikan basketbol ligleri üzerine çalışmalar mevcut iken Avrupa basketbolu ligleri üzerine çalışmaların sayısı azdır. Bu çalışmada, müsabaka sonucu tahmini için Türkiye Erkekler Basketbol Süper Ligi maçları makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ele alınmıştır. Buna göre 2013-2014 ve 2017-2018 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler, makine öğrenmesi yöntemleri olan kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama ile değerlendirilmiştir. Sonuç olarak %96,55'lik tahmin başarısı yakalanmıştır. Buna ek olarak ayrıca, EuroLeague 2012-2013 ve 2016-2017 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama yöntemleri ile değerlendirilmiş ve %98,90 tahmin başarısı yakalanmıştır. Sonuçlar, her iki lig için de Dört Faktör ve DefansOfans modellerinin birlikte kullanımının daha iyi doğruluk oranları verdiğini göstermektedir.