Predição de resultados de partidas de futebol

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dc.contributor.advisorFábio Alexandrini, Dr
dc.contributor.authorGabriel Frontório
dc.contributor.valuerJuliano Tonizetti Brignoli, Dr
dc.contributor.valuerDaniel Gomes Soares, Msc
dc.date.accessioned2024-05-15T19:40:00Z
dc.date.available2024-05-15T19:40:00Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractO futebol é um dos esportes mais populares do mundo e existem inúmeras pessoas aficcionadas por esse esporte ao redor do globo. Junto com a paixão pelo futebol surgiu a gana de adivinhar, ou prever, o resultado das partidas de futebol. Com isso surgiram diversas formas de aposta envolvendo os resultados das partidas, sendo um mercado que movimenta bilhões por ano e cresce cada vez mais. O presente trabalho apresenta uma aplicação que faz a predição do resultado de uma partida de futebol com base nas estatísticas dos times que irão se enfrentar. Seu principal objetivo é buscar a maior taxa de acerto possível, buscando reduzir possíveis perdas em apostas esportivas. Com o uso da inteligência artificial e machine learning é possível analisar dados e, com base nas estatísticas das equipes, definir qual será o resultado final da partida. Para o desenvolvimento dessa aplicação foi utilizado um conjunto de dados que contém 8870 partidas da Premier League disputadas entre 2000 e 2023. Os dados desse conjunto foram processados e resultaram em 68 estatísticas diferentes que foram utilizadas pelos modelos preditivos para prever o resultado da partida. Após o processamento dos dados, foram utilizados dez modelos preditivos diferentes, que foram treinados e testados com o mesmo conjunto de dados, com o melhor modelo sendo o modelo de Naive Bayes, que atingiu uma acurácia de 57,48% e uma média de 0,73 na métrica ROC. Os modelos preditivos foram treinados e testados para terem três possíveis resultados, sendo possível que a partida termine em vitória, empate ou derrota. O número de possíveis saídas diminui a acurácia dos modelos preditivos, se utilizarmos o mesmo conjunto de dados com os mesmos modelos preditivos, iremos obter 77,95% de acurácia, o que nos mostra a variação da acurácia de acordo com o número de saídas. O futebol é impactado totalmente por ações humanas, dos jogadores em campo e dos fatores extra campo, e essas ações são imprevisíveis e interferem diretamente no resultado final da partida e no acerto ou não da predição.
dc.identifier.urihttp://200.135.58.21/handle/repositorio/152
dc.language.isopt
dc.subjectFutebol
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectPredição
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.titlePredição de resultados de partidas de futebol
dc.typeArticle
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