Utilizando abordagens de aprendizagem automática para prever resultados de jogos: o caso da liga nacional de futsal
Resumo
O uso de técnicas de aprendizagem automática na área desportiva cresce dia a dia. Áreas como a análise desportiva, a previsão de resultados e a prevenção de contusões apoiam-se cada mais nestas técnicas para obterem resultados mais eficazes. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo prever os resultados dos jogos de futsal da Liga Nacional de Futsal (LNF) (vencedor visitado, vencedor visitante e empate) utilizando os dados gerados durante a primeira parte da partida. Os dados foram extraídos do sítio da LNF e, para além, dos atributos extraídos, foram propostos seis novos atributos baseados na força das equipas. Os dados correspondem às épocas de 2016 a 2019. A previsão dos resultados é feita através de modelos construídos por algoritmos de aprendizagem automática. A validação do modelo foi feita através da precisão dos resultados de previsão. Foram criados dez modelos de previsão e os resultados foram organizados da seguinte forma: o desempenho individual de cada modelo e um comité de votação em que o resultado mais votado é o resultado utilizado na previsão. Resultados apontam que os modelos individuais têm melhores desempenhos na previsão de um resultado específico (e.g., vitória do visitado) atingindo os 95% de precisão. Por outro lado, o comité obteve um melhor desempenho nos resultados agrupados, atingindo quase 79% de precisão.
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