Previsão de resultado de jogos da NBA com algoritmos de machine learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lunelli, Lucas Mariani
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/93006
Resumo: Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
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spelling Previsão de resultado de jogos da NBA com algoritmos de machine learningNBABasquetebolPrediçãoAprendizado de máquinaAnálise de dadosProject Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceA NBA é uma das maiores ligas esportivas do mundo e todos os anos movimenta mil milhões de dólares em patrocínios e apostas. Além do dinheiro envolvido, existe uma infinidade de métricas sobre jogadores e equipas, sendo uma grande oportunidade para apaixonadas por dados. Dessa forma, este projeto utilizará esses dados para desenvolver modelos de machine learning para prever resultados dos jogos da NBA e, a partir do resultado do modelo, construir um simples sistema apostas. A parte experimental consiste em cinco etapas. O primeiro passo é o domínio do assunto. A seguir, é feita a coleta e análise exploratória dos dados. Na sequência, os dados são pré-processados e novas variáveis são criadas. A próxima etapa é modelagem. Com o apoio de algoritmos de machine learning como árvores de decisão, regressão logística, redes neuronais e ensembles o modelo é treinado. Após avaliação inicial, são definidas as variáveis mais importantes e que serão incorporadas ao modelo, visando sempre aumentar sua precisão. A partir do resultado do modelo é possível então criar lucrativas estratégias de apostas. Por fim, os resultados do modelo e das estratégias de apostas são avaliados através de diversas métricas e comparações com valores encontrados na literatura.Castelli, MauroRUNLunelli, Lucas Mariani2020-02-19T16:00:31Z2020-01-232020-01-23T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/93006TID:202445712porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:41:33Zoai:run.unl.pt:10362/93006Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:37:39.949357Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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