Utilização de aprendizado de máquina para previsão de resultados de jogos de futebol

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCandido Junior, Arnaldo-
Autor(es): dc.contributorGavioli, Alan-
Autor(es): dc.contributorCandido Junior, Arnaldo-
Autor(es): dc.contributorPaula Filho, Pedro Luiz de-
Autor(es): dc.contributorAikes Junior, Jorge-
Autor(es): dc.creatorDeus, Gabriel Augusto de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:12:54Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:12:54Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-15-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-15-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12482-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1109301-
Descrição: dc.descriptionData Mining and Machine Learning are two growing technologies that are being used in various segments of society, including commercial and academic application, among others. This work makes combines these two technologies and an widely popular sport in Brazil, soccer (or football). The purpose of this research is to use Data Mining and Machine Learning to forecast the results of soccer games and championships. In order to perform the work, were used the principles of data mining, data acquisition, pre processing,the application with machine learning algorithm swhich were chosen, Linear Regression, Naive Bayes, MLP Networks and finally SVMs, these algorithms will be responsible for the results of regression and classification. And finally the evaluation of the results, using T-Test over Accuracy and Correlation Coeficient. The results obtained were close to a case of classifiers of 60% and a correlation coefficient of approximately 0.55 in regressors. And by running the tests it was possible to get a slight advantage from SVMs and MLPs as classifiers, and a general technical drawon the regressors.-
Descrição: dc.descriptionMineração de dados e Aprendizado de Máquina são duas tecnologias crescentes que estão sendo utilizadas em vários segmentos da sociedade, comercial, acadêmico, entre outros. Esse trabalho une essas duas tecnologias a um esporte amplamente popular no Brasil, o futebol. O objetivo dessa pesquisa foi utilizar da Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina para fazer a previsão de resultados de jogos e campeonatos de futebol. Para a realização do trabalho foram utilizados os princípios da mineração de dados, que são, obtenção dos dados, pré-processamento, a aplicação com os algoritmos de Aprendizado de Máquina, cujo os escolhidos foram, a Regressão Linear, o Bayesiano Ingênuo, Redes MLP e por último SVMs, esses algoritmos serão responsáveis pelos resultados de regressão e classificação. E por último a avaliação dos resultados, utilizando Teste T sobre Acurácia e Coeficiente de Correlação. Os resultados obtidos foram próximos a 60% no caso de classificadores e um coeficiente de correlação de aproximadamente 0,55 nos regressores. E com a execução dos testes foi possível ver leve vantagem das SVMs e MLPs como classificadores, e um empate técnico geral nos regressores.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherMedianeira-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos computacionais-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectComputer algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleUtilização de aprendizado de máquina para previsão de resultados de jogos de futebol-
Título: dc.titleUse of machine learning to predict soccer match results-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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