Bu çalışmanın amacı, 7 farklı giriş değişkenine göre geliştirilen Yapay Sinir Ağlar (YSA) modeli ile Türkiye Süper Lig takım sıralamasının tahmin edilmesidir. Çalışmada Türkiye Süper Liginde üç sezonda (2015/2016, 2016/2017, 2017/2018) oynanan toplam 918 lig maçında top kazanma, pas sayısı (isabetli pas, hücum pası ve gol öncesi pas sayısı), maç boyu topa sahip olma, golle sonuçlanan atak süresi ve atılan şut sayısına ait veriler değerlendirilmiştir. Çalışmada 2015/2016 ve 2016/2017 sezonlarında oynanan maçlar (giriş değişkenleri) analiz edilmiş ve 2017/2018 sezonu lig sıralaması (çıkış değişkeni) tahmin edilmiştir. Modelde üretilen değer 0 - 1 aralığında olduğundan eğitilen bir ağ için 100 ile çarpılarak lig sıralaması bulunmuştur. Geliştirilen YSA modeli ile yapılan analiz sonuçlarına göre Türkiye Süper Lig takım sıralaması test veri kümesinde bulunan birçok takım için %94’ün üzerinde doğruluk oranı ile tahmin edilmiştir. Sonuç olarak futbolda skoru değiştiren en önemli etkenler olan atılan şut, top kazanma, pas sayısı, hücum süresi ve topa sahip olma değişkenlerinin lig sıralamasının belirlenmesinde de önemli bir parametre olduğu bulunmuştur. YSA modeli ile yapılan maç analizleri sayesinde antrenörlerin performansa dayalı önemli çıkarımlar yapabileceği düşünülmektedir.
The aim of this study is to predict the ranking of the Turkish Super League team with the artificial nervous networks (YSA) model developed according to 7 different input variables. In the study, a total of 918 league matches played in three seasons (2015/2016, 2016/2017, 2017/2018) in the Turkish Super League; the number of passes (suitable passes, attack passes and goal-pre-passes), the holding of the ball throughout the match, the time of attack resulting in the goal and the number of shots thrown were assessed. The study analyzed the matches played in the 2015/2016 and 2016/2017 seasons (input variables) and the 2017/2018 season league ranking (output variable) was predicted. The value produced in the model is in the range of 0 - 1 for a trained network has been found a league ranking by 100 for a trained network. According to the analysis results made with the developed YSA model, the Turkish Super League team ranking was estimated with a accuracy rate of over 94% for many teams in the test data set. As a result, the most important factors that change the score in football have also been found to be an important parameter in determining the league ranking of the shut, the winning ball, the number of passes, the time of attack and the winning ball. Thanks to the match analysis with the YSA model, it is believed that coaches can make significant outcomes based on performance.
Field : Eğitim Bilimleri
Journal Type : Uluslararası
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|