Geri Dön

Prediction of basketball game results using machine learning algorithms: Analysis of NBA & TBL

Makine öğrenmesi yöntemleri ile basketbol maç sonucu tahmini: NBA ve TBL analizleri

  1. Tez No: 714777
  2. Yazar: CANER KAHRAMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ SÜRÜCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bir basketbol maçının sonucunu etkileyen takım gücü, ev sahibi avantajı, dinlenme süresi ve momentum gibi çeşitli faktörler vardır. Başta NBA'de olmak üzere son birkaç yılda takımlar gelişmiş metrikler ve veri analizini kullanarak bu faktörlerin oyuna etkisini ölçebilir hale geldiler. Bu gelişmelere rağmen gelişmiş takım istatistiklerini ve oyuncu bazlı faktörleri bir arada ele alarak basketbol maç sonucu tahmini yapan çok az çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada, hem NBA hem TBL için Four Factor metrikleri ile takım gücü, ev sahibi avantajı, fikstür ile dinlenme süresi, momentum ve takımdaki en skorer oyuncu gibi oyuncu bazlı değişkenler dahil olmak üzere basketbol maçı sonucunu etkileyen değişkenler analiz edilmiştir. Bu faktörlerin analizinden elde edilen bulgular kullanılarak NBA ve TBL'nin 2016-2017, 2017-2018 ve 2018-2019 normal sezon maçlarının sonucunu tahmin etmek için makine öğrenmesi modelleri kullanılmıştır. Bu çalışmada ELO Rating Modeli, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Sınıflandırıcısı, Karar Ağacı, Random Forest, Naïve Bayes, KNN, LGBM, XGBoost ve Neural Network modelleri kullanılmıştır. NBA'de başarılı bir takım olmak için süper star oyuncu üzerinden oynamanın geçerli bir seçenek olduğu, TBL'de ise bunun tam tersi olduğu gözükmektedir. Ayrıca, TBL'de takımlar arasındaki güç dengesizliğinin fazla olması ve NBA'deki fikstür dengesizlikleri nedeniyle TBL'nin NBA'den daha tahmin edilebilir olduğu gözükmektedir (Model performansları TBL için %77,5'e kadar, NBA'de ise %67,5'e kadar çıkabiliyor). Ayrıca gelişmiş istatistiklerin kullanılması NBA'deki tahmin performansı üzerinde TBL'ye oranla daha iyileştirici bir etkiye sahiptir.

Özet (Çeviri)

There are several factors affecting the basketball game results including team strength, home court advantage, resting, and momentum. Using advanced metrics and data analysis, it has become much easier for teams to measure the impact of these factors on the game results over the past few years, especially in the NBA (National Basketball Association). Only a few studies are performed related to the prediction of the basketball game results, which consider advanced team statistics and player-specific factors together. This study analyzes the variables that affect basketball game results, including overall team strength via Four Factor metrics, home-court advantage, schedule, back-to-back games, momentum, and player-based variables such as maximum points per game for both NBA and TBL (Turkish Basketball League). Afterward, using the analysis findings of these factors, machine learning models are used to predict the game results in NBA & TBL for three seasons in 2016-2017, 2017-2018, and 2018-2019 regular seasons. In this study, ELO Rating Model, Logistic Regression, Support Vector Classifier, Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, KNN, LGBM, XGBoost, and Neural Network models are used. Analysis and results show that using superstar players to advance in the league is a valid option in NBA while it is not in TBL. Moreover, TBL is more predictable (up to 77.5%) than NBA (up to 67.5%) since there are power imbalances among teams in TBL and scheduling imbalances in NBA. Also using advanced variables has a better impact on the accuracies in NBA.

Benzer Tezler

  1. Spor verisi ile analiz ve tahminleme: Bir NBA uygulaması

    Analysis and forecasting with sports data: An NBA application

    VOLKAN KURUM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  2. Basketbolcuların kişilik özellikleri, sportif öz güvenleri ve algıladıkları grup bütünlüğü arasındaki ilişkinin incelenmesi

    The correlation between the personality traits of basketball players, sportive self-confidence and perceived group cohesion

    NEVAL NURSEDA YEŞİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporMersin Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA ÇEPİKKURT

  3. Predicting the winning team in basketball: A complex systems approach

    Basketbolda kazanan takımı tahmin etmek: Karmaşık sistem yaklaşımı

    LATİF CEM ÖSKEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYLAN ONAY

  4. Basketbol maç sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Prediction of basketball match results by machine learning methods

    ENGİN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN BALLI

  5. Predictive analysis of successful basketball shots: The Euroleague case

    Başarılı basketbol şutlarının tahminsel analizi: Euroleague örneği

    CEM YIĞMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    SporSabancı Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI