Geri Dön

A feature engineering approach to predicting player performance in basketball

Basketbol oyuncu performansı tahminlemesi için bir özellik mühendisliği yaklaşımı

  1. Tez No: 581979
  2. Yazar: FEYZULLAH ALİM KALYONCU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN SAMİ KARACA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Spor, Business Administration, Sports
  6. Anahtar Kelimeler: Basketbol, Basketbolcular, Performans, Performans tahmini, Sporcular, Tahmin, Tahmin yöntemleri, Basketball, Basketball players, Performance, Performance estimation, Sportsmen, Estimation, Estimation methods
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Spor analitiğindeki son gelişmeler basketbolda birçok uygulama alanı bulmuştur. Oyuncu performansı tahminlemesi, basketbol analitiğinin temel hedeflerinden biridir çünkü hem takımlar hem de taraftarlar için çeşitli potansiyel faydaları vardır. Bu çalışmanın amacı, basketbol istatistiklerinde yer alan temel problemleri göz önünde bulunduran ve basketbol oyuncularının performanslarını doğru bir şekilde tahminleyen öngörücü bir modelleme yaklaşımı oluşturmaktır. Araştırmamızda Avrupa basketbolunun kulüp düzeyindeki en üst seviyesi olan Euroleague verisi kullanıldı. Çalışmada kullanılan bu veriler 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 Euroleague sezonlarında oynanan toplam 720 normal sezon maçını içermektedir ve bu sezonlarda 464 bireysel sporcunun performansından toplam 15368 kayıt elde edilmiştir. Çalışmamızda basketbol oyuncularının performansını öngörebilecek modeller oluşturmak için özel olarak yapılandırılmış bir veri madenciliği sürecini takip ettik. Literatürdeki çoğu öngörücü model, savunma ile ilgili istatistiklerin azlığı nedeniyle ofansif istatistiklere dayanmaktadır. Ancak, bu çalışma literatürde şu ana kadar eksik olan oyuncu performans tahmininde savunma metriklerine duyulan ihtiyacı da ele almaktadır. Bu bağlamda, veriye dayalı savunma metrikleri oluşturmak için yeni bir metodoloji geliştirdik ve bir özellik mühendisliği yaklaşımı önerdik. Sonuçlarımız, hem R-squared hem de rmse değerlerinde en önemli geliştirmenin pozisyon bazlı savunma metrikleri ekledikten sonra elde edildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Recent advancements in sports analytics have found many fields of applications in basketball. Player performance prediction is one of the main goals of basketball analytics because of the potential implications for both teams and fans. This study aims to create a predictive modeling approach that is designed for accurately estimating the performances of basketball players while addressing the main issues in basketball statistics. Euroleague, the highest level of European basketball club competition, is selected to conduct our study. The data set used in this study contains 720 regular- season games from 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 Euroleague seasons. During these seasons, a total of 15368 records obtained from performances of 464 individual athletes. In order to create models for predicting performances of basketball players, we followed a structured data mining process. Most predictive models in the literature have relied on offensive statistics because of the scarcity of statistics that are related to defense. However, this study addresses the need for defensive metrics in player performance prediction, so far lacking in the literature. We developed a methodology and proposed a feature engineering approach to create data-driven defensive metrics. Our results demonstrate that the most significant boost in both R-squared and rmse values have been achieved after adding position-based defensive metrics.

Benzer Tezler

  1. Center of mass prediction from joint angles: A machine learning study in under-16 basketball athletes

    Eklem açılarından kütle merkezi tahmini: 16 yaş altı basketbol oyuncularında makine öğrenimi çalışması

    OMAR KASSEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL

  2. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  3. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE