Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 8
 İndirme 1
A NOVEL APPROACH FOR PREDICTING FOOTBALL MATCH RESULTS: AN EVALUATION OF CLASSIFICATION ALGORITHMS
2023
Dergi:  
International Journal of Advanced Research
Yazar:  
Özet:

The task of predicting the outcomes of football matches is rendered increasingly complex by the intricate nature of the game and the variety of variables that could affect how things turn out. In the recent past, machine learning algorithms have been applied to this challenge, with varying degrees of success. In this particular research paper, we have meticulously evaluated the performance of several classification algorithms with the objective of predicting the outcomes of football matches in a tournament setting. The algorithms that were thoroughly tested encompassed a diverse range of classification models, including logistic regression, support vector machines and random forests. The study employed a dataset of historical match data drawn from the FIFA World Cup, historical team ranking data and team strength data from FIFA games. In order to accurately assess the efficacy of the algorithms tested, the evaluation metrics used were accuracy, precision and recall. The results of the study highlight the fact that machine learning algorithms can indeed prove to be effective tools for predicting the outcomes of football matches.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












International Journal of Advanced Research

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 10.413
Atıf : 731
2023 Impact/Etki : 0.003
International Journal of Advanced Research