Makine öğrenmesi yöntemleri ile futbol oyuncularının performans analizi

FIFA ve Football Manager gibi oyunlar milyonların ilgisini çekmektedir. Bu oyunlar dünya çapında futbolcular hakkında veri içermekte ve bu verilerle futbol maçları sanal dünyada oluşturulmaktadır. Bundan dolayı bu oyunlarda veri çok önemli bir rol oynamaktadır ve bu veriyi oluşturabilmek için birçok uzman, araç kullanılmakta ve birçok araştırma yapılmaktadır. Araştırmacılar sadece veriyi üretmeye değil gerçek dünyayı sanalda olabildiğince iyi bir şekilde yansıtabilmek için bu veriden yararlı ve faydalı sonuçlar üretmeye de kafa yormaktadırlar. Bu şekilde üretilen veriler ve çalışmalar da ayrıca futbolcuların değer tahmininin yapılması ve maç sonuçlarının tahmin edilmesi gibi alanlarda da kullanılmaktadır. Futbol alanındaki büyük veriye erişim kolaylaştıkça buradan elde edilen sonuçlar spor yönetimi alanında çalışanlara da fikir vererek yönetimsel olarak da alınacak kararları etkilemeye başlamıştır. Çalışmanın temel amacı, makine öğrenmesi teknikleri kullanarak futbolcuların genel performans skoru tahmininin yapılması ve futbolcuların genel skorlarına göre sınıflandırılmasıdır. Bu amacı gerçekleştirmek için veri önişleme, öznitelik mühendisliği ve denetimli öğrenme teknikleri kullanarak iki temel model oluşturulmuştur. Oluşturulan ilk model genel performans skorunu tahmin eden bir regresyon modeli olup, bu modelin oluşturulması için özniteliklerin önemine bağlı olarak bir öznitelik mühendisliği uygulanmış ve öznitelik mühendisliği neticesinde elde edilen öznitelikler çeşitli denetimli makine öğrenmesi teknikleri ile modellenmiştir. Oluşturulan bir diğer model ise genel performans skorlarına göre sınıflandırma modeli olup, genel performans skorlarına bağlı olarak yeni bir çoklu sınıf hedef değişken türetilmesi, bu hedef değişken temel alınarak en yakın komşu bileşen analizi (neighborhood component analysis) algoritması ile uygun olan özniteliklerin seçilmesi ve seçilen özniteliklerin çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi sonucu ortaya çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, uygulanan öznitelik mühendisliği teknikleri sayesinde her iki modelin de başarılı bir performans gösterdiği görülmüştür.