Publicação: Utilização do classificador polinomial como ferramenta de predição de resultados de partidas de futebol
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
O interesse de tantas pessoas no mundo pelo futebol gera não apenas telespectadores,
mas também muitas movimentações nanceiras em torno desse esporte. Sistemas computacionais
que trabalham com a predição de resultados e auxiliem a minimizar os riscos e
maximizar os lucros tornam-se então uma importante ferramenta de trabalho para o dia a
dia do futebol. A hipótese de trabalho desta tese é a de que o Classi cador Polinomial(CP),
uma técnica amplamente utilizada como classi cador de padrões possa ser usada também
como um algoritmo de seleção de características. De maneira a investigar a predição - aquilo
que se diz antecipadamente - dos resultados das partidas de futebol, foram escolhidos os
algoritmos Naive Bayes(NB), Árvore De Decisão(AD), Multilayer Perceptron(MLP), Radial
Basis Function(RBF) e Supportt Vector Machine(SVM). A escolha desses classi cadores é
baseada no estado da arte. Para validar a e cácia do classi cador polinomial foram realizados
testes com os métodos: Análise de componentes principais(PCA) e Relief. Os dados
utilizados para a abordagem proposta foram os resultados dos partidas de futebol, obtidos
nos seguintes campeonatos: campeonato inglês temporada 2014/2015(CI 2014/15), campeonato
espanhol temporada 2014/2015(CE 2014/15) e campeonatos brasileiro temporadas de
2010(CB 2010) e 2012 (CB 2012). As técnicas de validação do método utilizadas foram:
cross validation e sliding window. Os resultados obtidos de acordo com a metodologia proposta
mostram que o CP obteve as melhores acurácias quando comparados com os outros
cinco classi cadores utilizados: NB, AD, MLP, RBF e SVM. Ainda é possível a rmar que
de acordo com os resultados o CP conseguiu melhorar a acurácia dos cinco classi cadores
com índices superiores ao Relief e ao PCA. Também é possível a rmar de acordo com os
resultados apresentados na seção 6.6, que as acurácias obtidas com essa metodologia são
equivalentes ou superiores aos resultados encontrados no estado da arte, variando de 0,96 a 0,99.
Abstract
The interest of so many people in the world for football generates not only viewers but
also many nancial movements around football. Computer systems that work with predic-
ting results and help minimize risk and maximize pro ts make it an important tool for the
day-to-day running of football. The working hypothesis of this thesis is that the Polynomial
Classi er, a technique widely used as a standard classi er, can also be used as a feature
selection algorithm. In order to investigate the prediction of the results of soccer matches.
The Naive Bayes, decision tree, MLP, RBF and SVM algorithms were chosen. The choice
of these classi ers is based on the state of the art. To validate the e cacy of the polynomial
classi er, tests were carried out using the following methods: Principal Component Analy-
sis(PCA) and Relief. The data used for the proposed approach were the results of soccer
matches, obtained in the following championships: English championship season 2014/15
(CI 2014/15), Spanish championship season 2014/2015 (CE 2014/15) and Brazilian cham-
pionships seasons of 2010 (CB 2010) and 2012 (CB 2012). The validation techniques used
were: cross validation and sliding window. The results obtained according to the proposed
methodology show that the CP obtained the best accuracy when compared to the other ve
classi ers used: Naive Bayes(NB), Decision Tree(DT), Multilayer Perceptron(MLP), Radial
Basis Function(RBF) e Supportt Vector Machine(SVM). It is still possible to a rm that
from agreement with the results the CP was able to improve the accuracy of the ve clas-
si ers with indices higher than Relief and PCA. It is also possible to state according to the
results presented in section ref ArtData the accuracy obtained with this methodology is as
good or superior to the results found in the state of the art, varying from 0.96 to 0.99.
Keywords: Polynomial classi er, Recognition of patterns, prediction of football matches,
selection of features.
Palavras-chave
Engenharia elétrica, Reconhecimento de padrões, Esportes coletivos, Futebol, Classificador polinomial, Predição de partidas de futebol, Seleção de características, Polynomial classifier, Recognition of patterns, Prediction of football matches,, Selection of features.
Citação
MARTINS, Rodrigo Grassi. Utilização do classificador polinomial como ferramenta de predição
de resultados de partidas de futebol. 2017.134 f. Tese (Doutorado em Ciências) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2017.171