TY  - JOUR
TI  - MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİYLE EUROLEAGUE BASKETBOL MAÇ SONUÇLARININ TAHMİN EDİLMESİ VE MAÇ SONUÇLARI ÜZERİNDE EN ETKİLİ DEĞİŞKENLERİN BULUNMASI
AB  - Bu çalışmada 2016-2017 ile 2020-2021 yılları arasında oynanan 1358 EuroLeague basketbol maçlarındaki takım istatistikleri göz önüne alınmış ve bu takım istatistiklerinden hangilerinin maçın galibi üzerinde en çok etkiye sahip olduğu belirlenmeye çalışılmıştır. Maçlar, k-ortalama kümeleme analizi sonucunun belirttiği skor farklarına göre yakın, dengeli ve dengeli olmayan olmak üzere üç gruba ayrılmıştır. Hem bu üç grup hem de tüm maçlara k en yakın komşuluk, naive bayes, lojistik regresyon, destek vektör makinaları, karar ağacı, rastgele orman ve yapay sinir ağları algoritmaları uygulanmış ve en etkili algoritmalar lojistik regresyon, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları olarak bulunmuştur. Bu üç algoritma maç sonucunu tüm maçlar için yaklaşık %84 oranında doğru bilmiştir. Yakın maçlarda bu oran %79 a düşmüş, dengeli maçlarda %97 e, dengeli olmayan maçlarda %100 e çıkmıştır. Maç sonucu üzerinde en çok etkili olan değişkenler savunma ribaundu, gerçek şut yüzdesi, top çalma, top kaybı, hücum ribaundu ve denenen serbest atıştır. Burada bulunan sonuçlar takımların maç içi stratejilerini belirlerken en çok odaklanmaları gereken konular üzerinde fikir vermekte ve bu konular üzerine yoğunlaşarak strateji belirlemelerine yardımcı olacağı düşünülmektedir.
AU  - Çene, Erhan
DO  - 10.17155/omuspd.963235
PY  - 2022
JO  - Spor ve Performans Araştırmaları Dergisi
VL  - 13
IS  - 1
SN  - 1309-5110
SP  - 31
EP  - 54
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/513015
ER  -