Turkish Airlines Euroleague'de oynanan maçların maç sonucunun ve final four oynama başarısının makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi
Prediction of match results and final four playing success of matches played at Turkish Airlines Euroleague with machine learning
Yazar: MEHMET ÖZKAN ERDOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOKER
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Spor = Sports ; İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışma, Turkish Airlines EuroLeague'de oynanan maçlar için oluşturulan modeller yardımıyla maç sonucunun ve dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesi, takımların elde ettiği istatistiklere göre kümelenmesi ile maç sonucu ve dörtlü final oynamaya etki eden istatistiklerin incelenmesi amacı ile yapılmıştır.
Çalışmada 2000-2001 sezonundan 2020-2021 sezonuna kadar Turkish Airlines EuroLeague'de mücadele eden 19 ülkeden 85 farklı takımın birbirleri ile oynadığı 4910 maçın verileri kullanılmıştır. 
Oluşturulan modellerde kullanılan değişkenler; saha (ev sahibi/deplasman), atılan sayı, yenilen sayı, iki sayı başarı, iki sayı deneme, iki sayı yüzdesi, üç sayı başarı, üç sayı deneme, üç sayı yüzdesi, serbest atış başarı, serbest atış deneme, serbest atış yüzdesi, asist, savunma ribaundu, hücum ribaundu, toplam ribaund, top çalma, top kaybı, blok ve faul şeklindedir.
Çalışmada yer alan analizler lojistik regresyon, yapay sinir ağları, random forest, naive bayes ve karar ağacı yöntemleriyle R paket programı kullanılarak yapılmıştır. Maç sonuçlarının tahmin edilmesinde bu tez çalışması için oluşturulan modeller ile Dört Faktör ve DefansOfans modelleri kullanılmış ve en yüksek doğru sınıflama oranları lojistik regresyon ile %91,78, yapay sinir ağları ile %91,48, random forest ile %90,13, naive bayes ile %88,77, karar ağacı ile %82,51 olarak bulunmuştur. Dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesinde ise yapay sinir ağları ile %77,02, lojistik regresyon analizi ile %76,9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.

Abstract:
This study was carried out with the help of the models created for the matches played in Turkish Airlines EuroLeague, with the aim of predicting the match result and the teams that succeeded in the final four, clustering the teams according to the statistics they obtained, and examining the statistics affecting the match result and the final four playing.
The data of 4910 matches played by 85 different teams from 19 countries competing in Turkish Airlines EuroLeague from the 2000-2001 season to the 2020-2021 season were used in the study.
The variables used in the created models include field (home/away), points scored, points conceded, two point success, two point attempts, two point percentage, three point success, three point attempt, three point percentage, free throw success, free throw attempt, free throw percentage, assists, defensive rebounds, offensive rebounds, total rebounds, steals, turnovers, blocks and fouls.
The analyzes in the study were made using the R package program with logistic regression, artificial neural networks, random forest, naive bayes and decision tree methods. The models created for this thesis study and the Four Factors and DefenseOfense models were used to predict the match results, and the highest correct classification rates were 91.78% with logistic regression, 91.48% with artificial neural networks, 90.13% with random forest, 88.77% with  naive bayes and 82.51% with the decision tree. In the prediction of the teams that succeeded in playing the final four, an accuracy rate of 77.02% with artificial neural networks and 76.9% with logistic regression analysis was achieved.