Basketbol maç sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of basketball match results by machine learning methods
Yazar: ENGİN ÖZDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN BALLI
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Basketbol, dünyada en çok izlenen spor aktivitelerinden birisidir. Bu popülerlik sonucunda basketbol sporunda bilgi teknolojileri sık sık kullanılmaktadır. Veri bilimi ve veri depolama sistemlerinin gelişmesiyle maç istatistikleri, oyuncu özellikleri gibi parametreler artık çok kolay saklanabilmektedir. Müsabaka sonucu tahmini, insanlara müsabaka öncesi bilgi vermesi açısından önemlidir. Müsabaka sonucu tahmini ile ilgili olarak Amerikan basketbol ligleri üzerine çalışmalar mevcut iken Avrupa basketbolu ligleri üzerine çalışmaların sayısı azdır.
Bu çalışmada, müsabaka sonucu tahmini için Türkiye Erkekler Basketbol Süper Ligi maçları makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ele alınmıştır. Buna göre 2013-2014 ve 2017-2018 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler, makine öğrenmesi yöntemleri olan kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama ile değerlendirilmiştir. Sonuç olarak %96,55'lik tahmin başarısı yakalanmıştır.
Buna ek olarak ayrıca, EuroLeague 2012-2013 ve 2016-2017 sezonları arasında oynanan maçlar 5 farklı veri seti olarak kullanılmış ve Dört Faktör ve DefansOfans modeli ile birlikte incelenmiştir. Veriler kNN, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Sinir Ağı, Naive Bayes, j48 ve Oylama yöntemleri ile değerlendirilmiş ve %98,90 tahmin başarısı yakalanmıştır. Sonuçlar, her iki lig için de Dört Faktör ve DefansOfans modellerinin birlikte kullanımının daha iyi doğruluk oranları verdiğini göstermektedir.

Abstract:
Basketball is one of the world's most watched sporting events. Because of this prominence, the use of information technology in basketball is frequent. With the advancement of data science and data storage systems, it is now very easy to store parameters such as match statistics and player features. Predicting match results is critical in terms of giving people pre-competition information. While studies are available about prediction of basketball match results for American leagues, works are rare for European leagues.
In this study, prediction of Turkey Men's Basketball Super League match results is studied using machine learning methods. Accordingly, the matches played during the seasons 2013-2014 to 2017-2018 were used as 5 separate data sets and analyzed along with the Four Factor and DefenseOfense models. The data were evaluated kNN, Logistic Regression, Multilayer Neural Network, Naive Bayes, j48 and Voting machine learning methods. As a result, a predictive performance of 96.55 percent has been achieved.
Additionally, the matches played during the seasons of EuroLeague 2012-2013 and 2016-2017 were used as 5 separate data sets and analyzed along with the Four Factor and DefenseOfense models. The data were evaluated by kNN, Logistic Regression, Multilayer Neural Network, Naive Bayes, j48 and Voting methods and 98.90% prediction success was achieved. The results show that the combination of the Four Factor and DefenseOfense models gives better accuracy rates for both leagues.