Predicting tennis match outcome: A machine learning approach using the SRP-CRİSP-DM framework

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: TOYAN ÜNAL

Danışman: Sevgi Özkan Yıldırım

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Makine öğrenimi yöntemleri tenis maçı sonuçlarının tahmin edilmesinde etkilidir. Ancak, veri kümelerinin, modellerin, özellik kümelerinin veya hiper parametrelerin seçimine ilişkin kararlar, bu yöntemlerin ampirik doğaları nedeniyle sonuçları önemli ölçüde etkilemektedir. Bu tez çalışmasında, bu belirsizliği gidermek için deneysel SRP-CRISP-DM çerçevesi kullanılmıştır. Bu yaklaşım, sonuçların çeşitli veri kümeleri ve spor türleri genelinde hem tekrarlanabilir hem de tekrarlanabilir olmasını sağlar. Çalışmamız, 2009 ile 2022 yılları arasındaki 14 yıllık tek erkekler tenis maçı verilerini kapsamaktadır. 2021 ve 2022 yıllarına ait veriler, test seti olarak ayrılmıştır. Üç makine öğrenimi modeli ve iki özellik seçme yönteminin yanı sıra altı gelişmiş özellik çıkarımı tekniği uygulanmıştır. Hiper parametre kestirimiyle birlikte 10 katlı zamana dayalı çapraz doğrulama yaklaşımı benimsenmiştir. Aşırı Gradyan Artırma modeli, eğitim ve ayarlamalardan sonra en etkili model olarak ortaya çıkmış olup test setinde 0,1913 ile en düşük Brier skoruna ve %70,5 doğruluğa ulaşmıştır. Bahis şirketlerinin bahis oranlarının ima ettiği ortalama kazanma oranlarının en yüksek tahmin gücüne sahip özellik olduğu belirlenmiştir ve bu özellik maç sonuçlarının tahmin edilmesinde önemli rol oynamıştır.