Predicting the value of football player with the impact of covid-19 on the market value of the player
Futbolcunun değerini covıd-19'un oyuncunun piyasa değerine etkisi ile tahmin etme
- Tez No: 824086
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Covid-19 pandemisinin eşi benzeri görülmemiş başlangıcı, futbolun da aralarında olduğu sayısız endüstriyi dünya genelinde etkisi altına aldı. Bu küresel sağlık krizi, normalliğin sorgulandığı ve sosyo-kültürel yapıların değiştirildiği yeni bir dönemi başlattı ve bu, futbol üzerinde hem bir spor hem de bir endüstri olarak derin etkiler yarattı. Ekonomik ve kültürel kavşaklarda bulunan futbol, birçok değişiklik gördü, bunların en belirgini oyuncu değerlemelerindeki etkisiydi. Pandemi, hayatı durma noktasına getirdi, toplumları etkisi altına alarak onları izolasyona zorladı. Bu ani duruş, futbol oyuncuları üzerinde bir dalga etkisi yaratarak kaygı, gerginlik ve belirsizlik duygularını arttırdı, böylece psikososyal dinamiklerini değiştirdi. Sonuç olarak, bu psikolojik durumdaki değişiklik, düzenli futbol aktivitelerinin kesilmesiyle birleşerek bu atletlerin piyasa fiyatlarında dalgalanmalara neden oldu. Oyuncu fiyatlarını ölçmek için bir zamanlar güvenilen geleneksel yaklaşımlar ve metodolojiler, özellikle beş büyük Avrupa futbol ligi (İngiliz, İspanyol, İtalyan, Alman ve Fransız) için, bu pandemi kaynaklı zorluklar karşısında eskiyip kullanılmaz hale geldi. Dolayısıyla, bu çalışma, bir regresyon problemi üzerinde beş makine öğrenimi algoritmasının - Lineer Regresyon, Lasso Regresyonu, Rastgele Orman, Gradyan Artırma ve K-En Yakın Komşular - performans değerlendirmesini sunmaktadır. Kullanılan değerlendirme metrikleri Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Mutlak Hata (RMAE) ve R-kare (R2)'dir. Lineer Regresyon, yüksek bir R2 puanı olan 0.97'yi göstermekle birlikte MAE ve RMAE'de yetersiz kalıyor. Lasso Regresyon, 0.99'luk bir R2 ile öne çıksa da, olası aşırı uyuma işaret eden en yüksek tahmin hatalarını sergiliyor. Rastgele Orman, 0.91'lik bir R2 ile dengeli bir sonuç sağlarken, ortalama hatalarla sonuçlanıyor. Gradyan Artırma, tahmin doğruluğu açısından öne çıkar ve 0.90'lık bir R2'ye rağmen en küçük MAE ve RMAE'ye sahiptir. Bu arada, K-En Yakın Komşular Lineer Regresyon'un performansını yansıtıyor. Çalışma, Gradyan Artırma'nın MAE ve RMAE'ye dayalı tahminler için en doğru olabileceğini öne sürmektedir. Ancak, ideal model seçimi, varyansı açıklamayı önceliklendiren veya tahmin hatalarını en aza indirgeyen regresyon probleminin özel amaçlarına bağlıdır.
Özet (Çeviri)
The unprecedented onset of the Covid-19 pandemic has pervaded countless industries worldwide, with football being a major one to bear its brunt. This global health crisis ushered in a new era where normalcy was challenged and socio-cultural constructs were altered, leading to profound implications on football, both as a sport and an industry. Football, a nexus of economic and cultural intersections, witnessed several changes, not least among which was the effect on player valuations in the market. The pandemic brought life to a standstill, ensnaring societies in its clutches and forcing them into isolation. This sudden cessation had a ripple effect on football players, amplifying feelings of anxiety, tension, and uncertainty, thus altering their psychosocial dynamics. Consequentially, this shift in psychological state, combined with the disruption of regular football activities, contributed to fluctuations in the market prices of these athletes. Traditional approaches and methodologies, once relied upon for gauging player prices, particularly in the five major European football leagues (English, Spanish, Italian, German, and French), began showing signs of obsolescence in the face of these pandemic-induced challenges. So, this study presents the performance assessment of five machine learning algorithms—Linear Regression, Lasso Regression, Random Forest, Gradient Boosting, and K-Nearest Neighbors—on a regression problem. The evaluation metrics utilized are Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Absolute Error (RMAE), and R-squared (R2). Linear Regression demonstrates a high R2 of 0.97 but falls short in MAE and RMAE. Lasso Regression surpasses with an R2 of 0.99 but exhibits the highest prediction errors, hinting at possible overfitting. Random Forest provides a balanced outcome with a R2 of 0.91 and moderate errors. Gradient Boosting stands out in terms of prediction accuracy, having the smallest MAE and RMAE, despite an R2 of 0.90. Meanwhile, K-Nearest Neighbors parallels Linear Regression's performance. The study suggests that Gradient Boosting might be the most accurate for predictions based on MAE and RMAE. However, the ideal model selection is contingent upon the specific objectives of the regression problem, which could prioritize explaining variance or minimizing prediction errors.
Benzer Tezler
- A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques
Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği
MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Kadın sporcuların antrenörlük kariyerine ilgisinin sosyal bilişsel kariyer teorisi temelli incelenmesi
Social cognitive career theory-based investigation of female footballers' interest in coaching careers
ÖZGE AYDIN
Doktora
Türkçe
2023
SporÇukurova ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELİZ ERATLI ŞİRİN
- Türkiye Süper Lig maçlarının oyun teorisi yaklaşımıyla analizi
Analysis of Turkish Super League matches with a game theory approach
DENİZCAN TERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonomiDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ELİF AY YALÇINKAYA
- Genç futbol oyuncularının içsel ve dışsal antrenman yüklerinin maç performans cevaplarıyla ilişkisinin incelenmesi
Investigation of the relationship between internal and external training loads with match performance responses in young soccer players
TARKAN SÖĞÜT
- Futbolcularda yeni zirve güç tahmin denklemi geliştirme
Developing A new peak power prediction equation in soccer players
MEHMET GÜLÜ