Κατασκευή μοντέλου μηχανικής μάθησης για πρόβλεψη αριθμού γκολ σε αγώνες ποδοσφαίρου
Creators: name: Παμπέρης, Νικόλαος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: πρόβλεψη
μηχανική μάθηση
στοίχημα
prediction
machine learning
gambling

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως στόχο την κατασκευή ενός προβλεπτικού μοντέλου μηχανικής μάθησης. Πιο συγκεκριμένα έχουν συλλεχθεί δεδομένα για κάθε αγώνα του αγγλικού πρωταθλήματος ποδοσφαίρου. Παράλληλα έγινε λήψη δεδομένων απορροφημένα από στοιχηματικές εταιρίες. Τα δεδομένα αυτά ήταν στοιχηματικές αποδόσεις οι οποίες αφορούσαν το αποτέλεσμα του αγώνα και τον αριθμό των γκολ που θα επιτευχθούν. Ο ακριβής στόχος της εργασίας είναι η κατασκευή μοντέλου που να προβλέπει τον αριθμό των γκολ σε έναν αγώνα και συγκεκριμένα αν θα επιτευχθούν παραπάνω ή λιγότερα από 2,5. Για να γίνει αυτό, χρησιμοποιήθηκαν δύο σύνολα δεδομένων από το δημοφιλής αγγλικό πρωτάθλημα ποδοσφαίρου (Premier League). Κάθε σύνολο δεδομένων διέθετε όλους τους αγώνες που διαδραματίστηκαν στην Αγγλία από το 2014 έως το 2022. Και τα δύο σύνολα δεδομένων εμπεριέχαν παρόμοιες πληροφορίες. Η διαφορά τους προκύπτει στο γεγονός πως το πρώτο σύνολο δεδομένων έχει ποσοτικές μεταβλητές αριθμητικού τύπου (numeric) , ενώ το δεύτερο έχει μεταβλητές τύπου binary. Για την ανάπτυξη του μοντέλου και ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιήθηκε το λογισμικό WEKA. Στο λογισμικό WEKA χρησιμοποιήθηκαν οι αλγόριθμοι NaiveBayes, IBk, Random Forest και o Sequential Minimal Optimization (SMO). Οι παραπάνω αλγόριθμοι χρησιμοποιήθηκαν και για τα δύο σύνολα δεδομένων. Ο αλγόριθμος εκπαιδεύτηκε για τα πρώτα 6 χρόνια, ενώ για τα υπόλοιπα 2 έγινε προσπάθεια πρόβλεψης. Παράλληλα, εξετάστηκε αν θα είχαμε κέρδος ή ζημία στην περίπτωση που για τα 2 τελευταία χρόνια ποντάραμε, σε αυτό που επιδείκνυε το προβλεπτικό μοντέλο. Τέλος, αφού βρέθηκε ο πιο αποδοτικός αλγόριθμος έγινε σύγκριση με άλλα δύο σενάρια. Το ένα σενάριο είναι το συντηρητικό, δηλαδή να ποντάρουμε κάθε φορά στο πιο πιθανό αποτέλεσμα του αγώνα (βάσει αποδόσεων) και το άλλο ριψοκίνδυνο, δηλαδή να ποντάρουμε κάθε φορά στο πιο απίθανο (βάσει αποδόσεων)
description: The present thesis aims at the construction of a predictive machine learning model. More specifically, data have been collected for each match of the English football league. At the same time, data has been taken absorbed from betting companies. These data were betting odds which related to the outcome of the match and the number of goals scored. The exact objective of the work is to build a model that predicts the number of goals in a match and in particular whether more or less than 2.5 will be scored. To do this, two datasets from the popular English football league (Premier League). Each dataset had all the matches played in England from 2014 to 2022. Both datasets contained similar information. The difference in the fact that the first dataset has quantitative variables of numeric type, while the second has variables of type binary. WEKA software was used for model development and data analysis. The WEKA software used NaiveBayes, IBk, Random Forest and Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithms. The above algorithms were used for both datasets. The algorithm was trained for the first 6 years, while for the remaining 2 years a prediction attempt was made. At the same time, it was examined whether we would have a profit or loss in the case that for the last 2 years we bet on what the predictive model showed. Finally, once the most efficient algorithm was found, a comparison was made with two other scenarios. One scenario is the conservative one, i.e. betting each time on the most likely outcome of the match (based on odds) and the other is risky, i.e. betting each time on the most unlikely one (based on odds)