Publicação: Análise comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados ao Campeonato Brasileiro de Futebol
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
As predições relacionadas ao futebol despertam interesse tanto dos curiosos quanto dos
profissionais desse esporte, e com o atual volume de dados disponíveis, o uso de aprendizado de máquina nesse contexto vai se tornando peça fundamental para alcançar muitos
objetivos. O objetivo deste trabalho foi construir modelos de previsão para analisar os resultados do mandante em duas situações: vitória ou empate/derrota, e vitória ou derrota.
Os algoritmos escolhidos para a construção dos modelos foram: Regressão Logística, Random Forest, k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Máquina de Vetores de Suporte, XGBoost
e LGBM. Para aumentar a generalização e evitar o overfitting, os dados foram divididos
em treino e teste e fez-se o uso da validação cruzada. O modelo considerado destaque no
cenário sem empates foi o da Máquina de Vetores de Suporte, com acurácia de 72.65%
e F1 de 82.04%. Já o modelo de destaque do cenário com empates foi o do XGBoost,
com uma boa acurácia de 60.27% e um bom F1 de 64.86%. Para os modelos utilizados
no cenário sem empates, os resultados encontrados indicam um desempenho acima do
esperado e do que é encontrado nos modelos disponíveis publicamente, muito pelo fato
dos empates terem sido removidos, o que deixou o problema de classificação mais simples
e facilitou a predição dos modelos. Quando foi trocado o cenário para que tivesse empates
nos dados, alguns algoritmos tiveram bons resultados como o XGB e o NB, enquanto
outros tiveram desempenho abaixo do esperado, como o k-Nearest Neighbors.
Abstract
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, Futebol, Pré-processamento, Métricas, Desempenho da predição.
Citação
OLIVEIRA, João Victor de. Análise comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados ao Campeonato Brasileiro de Futebol. 2024. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.