Beklenen gol (xG) tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının performans karşlaştırması: Türkiye Süper Ligi örneği
Performance comparison of machine learning algorithms in expected goals (xG) prediction: A case study of Turkish Super League
- Tez No: 982253
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Spor, Sports
- Anahtar Kelimeler: Futbol, Makine öğrenmesi, Performans değerlendirme, Spor, Football, Machine learning, Performance evaluation, Sports
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Futbolda performans değerlendirmesi uzun yıllar gol sayısı ve toplam şut gibi sonuç odaklı istatistiklere dayanmıştır. Beklenen Gol (xG) metriği, her şutun gol olma olasılığını hesaplayarak pozisyon kalitesini objektif biçimde ölçen bir analitik araç olarak öne çıkmıştır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye Süper Ligi özelinde farklı makine öğrenmesi algoritmalarının xG modellemesinde performans, yorumlanabilirlik ve pratik kullanılabilirlik açısından nasıl farklılaştığını karşılaştırmalı olarak incelemektir. Araştırma, Türkiye Süper Ligi'nin 2020-2025 sezonlarından elde edilen 46.238 şut verisi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Literatürde yaygın kullanılan üç makine öğrenmesi algoritması (Lojistik Regresyon, Random Forest, XGBoost) performans, yorumlanabilirlik ve kullanım açısından karşılaştırılmıştır. Modelleme sürecinde şut mesafesi, açısı, vücut bölgesi, oyun durumu ve asist türü gibi temel değişkenler kullanılmıştır. Geliştirilmiş modeller, AUC-ROC, Brier Score, kalibrasyon hatası ve gol ayrım oranı gibi metriklerle değerlendirilmiş; model çıktıları endüstri standardı Opta xG sistemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışma kapsamında her algoritmanın model geliştirme süreci, performans metrikleri, değişken etkileri ve uygulama senaryoları detaylı olarak incelenmiştir. Algoritmaların ayrım gücü, kalibrasyon kalitesi ve genellenebilirlik kapasiteleri sistematik olarak test edilmiş; her yaklaşımın güçlü ve zayıf yönleri ortaya konmuştur. Modeller hem kendi aralarında hem de endüstri standardı ile karşılaştırılarak akademik yaklaşımların hangi alanlarda üstünlük sağladığı değerlendirilmiştir. Bu araştırma, Avrupa'nın beş büyük ligine odaklanan mevcut literatüre Türkiye Süper Ligi özelinde metodolojik bir katkı sunmaktadır. Çalışma, yerel futbol kulüplerinin veri temelli karar süreçlerinde hangi algoritmanın hangi bağlamda tercih edilmesi gerektiğine dair uygulanabilir öneriler sunmayı hedeflemektedir. Bulgular, futbol analitiğinde model seçiminin bağlama göre değişkenlik gösterdiğini ve farklı algoritmaların birbirini tamamlayan yaklaşımlar sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Performance evaluation in football had long relied on outcome-based statistics such as goal counts and total shots. The Expected Goals (xG) metric emerged as an analytical tool that objectively measures shot quality by estimating the probability of each attempt resulting in a goal. The purpose of this study is to comparatively examine how different machine learning algorithms differ in terms of performance, interpretability, and practical applicability in xG modelling for the Turkish Super League. The research was conducted using 46,238 shot data from the Turkish Super League's 2020-2025 seasons. Three widely used machine learning algorithms (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost) were compared in terms of performance, interpretability, and usability. Core features such as shot distance, angle, body part, match situation, and assist type were utilized in the modelling process. The developed models were evaluated using metrics such as AUC-ROC, Brier Score, calibration error, and goal discrimination ratio; model outputs were compared with the industry-standard Opta xG system. Within the scope of the study, each algorithm's model development process, performance metrics, variable effects, and application scenarios were examined in detail. The discrimination ability, calibration quality, and generalizability capacity of the algorithms were systematically tested; the strengths and weaknesses of each approach were identified. Models were compared both among themselves and with the industry standard to evaluate in which areas academic approaches demonstrated superiority. This research provides a methodological contribution to the existing literature, which has largely focused on Europe's top five leagues, by examining the Turkish Super League specifically. The study aims to provide applicable recommendations for local football clubs regarding which algorithm should be preferred in which context within data-driven decision-making processes. The findings reveal that model selection in football analytics varies according to context and that different algorithms offer complementary approaches.
Benzer Tezler
- Investigation of microbial diversity of Lake Acigol, a hypersaline lake in Southern Turkey, and their influence on biomineralization in the lake
Acıgöl'deki mikrobiyal çeşitliliğin ve bu türlerin biyomineralizasyon üzerindeki etkilerinin belirlenmesi
MERYEM MENEKŞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
DOÇ. DR. NURGÜL ÇELİK BALCI
- Üç değişik metrik fon uzayında skaler bir alanın kuantum dalgalanmaları
Quantum fluctuations for a scalar field in the background of three different metrics
REYHAN KAYA
- Amik Gölü`nün (Hatay) kurutulmasıyla oluşan çevre sorunları
Problems caused by Amik lakes being drained
ALİ KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Kamu Yönetimiİstanbul ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER PEKCAN
- Yerli alabalıklar (Salmo trutta sp. L.) arasındaki genetiksel varyasyonun mikrosatelit markırlar kullanılarak belirlenmesi
Determination of genetical variations of indigenous trout species (Salmo trutta sp. L.) with microsatellite markers
SALTUK BUĞRAHAN CEYHUN
Doktora
Türkçe
2007
Su ÜrünleriAtatürk ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR ÇİLTAŞ
- Karaboğaz Gölü'nde (Samsun) yaşayan Neogobius melanostomus(Pallas,1814)'un bazı biyolojik özelliklerinin araştırılması
Investigation of some biological characteristics of Neogobius melanostomus (Pallas,1814) in Karabogaz Lake (Samsun)
SEDA TUNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. F. YILDIZ DEMİRKALP