Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

การทำนายผลการแข่งขันฟุตบอลโดยใช้ตัวแบบการจำแนกประเภทบนพื้นฐานการรวมตัว

Year (A.D.)

2020

Document Type

Thesis

First Advisor

Suphakant Phimoltares

Faculty/College

Faculty of Science (คณะวิทยาศาสตร์)

Department (if any)

Department of Mathematics and Computer Science (ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์)

Degree Name

Master of Science

Degree Level

Master's Degree

Degree Discipline

Computer Science and Information Technology

DOI

10.58837/CHULA.THE.2020.144

Abstract

Over the last decades, various football experts and researchers around the world seek to forecast football match result. Although there are multiple types of prediction models constructed for this purpose, most of them still depends on integrating in-game statistical numbers, such as number of successful passes in one game. This kind of information has huge positive impact on predicting outcome but is not desired as it requires the match to finish first. Thus, this thesis aims to propose more accurate models, which are not relied on in-game numbers. Two forms of fusion-based classification models are proposed in this study, including hierarchical model and ensemble model. Player and team ratings from video games are incorporated to assist in match prediction. Experiments are designed to compare the proposed models with six traditional classification models, by measuring accuracy with data sets collected from English Premiere League (EPL) competition, from season 2010/2011 to 2015/2016. Accurate rates achieved by both models are at 56.533% and 56.800% by using a total of 36 features, which are all superior to comparative models with similar environment.

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ผู้เชี่ยวชาญและนักวิจัยหลากหลายคนทั่วโลกพยายามแสวงหาวิธีพยากรณ์ผลการแข่งขันฟุตบอล แม้ว่าจะมีตัวแบบการทำนายผลหลายชนิดได้สร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์นี้ ตัวแบบส่วนใหญ่ยังคงพึ่งการรวมตัวเลขทางสถิติระหว่างเกม เช่น จำนวนการผ่านบอลสำเร็จในหนึ่งเกม ข้อมูลจำพวกนี้ส่งผลกระทบทางบวกต่อการทำนายผลอย่างมาก แต่ก็ไม่เป็นที่ปรารถนาเนื่องจากมีความจำเป็นต้องให้การแข่งขันนั้นเสร็จสิ้นก่อน ดังนั้นวิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีจุดประสงค์เพื่อเสนอตัวแบบที่แม่นยำมากกว่าโดยไม่พึ่งตัวเลขระหว่างเกม ตัวแบบการจำแนกบนพื้นฐานการรวมตัวสองชนิดถูกเสนอในการศึกษานี้ ซึ่งประกอบด้วยตัวแบบชนิดลำดับขั้นและตัวแบบชนิดรวมตัว ค่าประเมินของผู้เล่นและทีมจากวิดีโอเกมถูกนำมาใช้ร่วมกันเพื่อช่วยในการทำนายผลการแข่งขัน การทดลองถูกออกแบบมาเพื่อเปรียบเทียบตัวแบบที่เสนอกับตัวแบบดั้งเดิมหกชนิดโดยการวัดความแม่นยำด้วยชุดข้อมูลที่รวบรวมจากการแข่งขันฟุตบอลพรีเมียร์ลีกอังกฤษจากฤดูกาล 2010/2011 ถึง 2015/2016 ค่าความแม่นยำที่ได้จากทั้งสองตัวแบบอยู่ที่ 56.533% และ 56.800% โดยการใช้คุณลักษณะทั้งหมด 36 อย่าง ซึ่งดีกว่าตัวแบบที่เปรียบเทียบในสภาพแวดล้อมเดียวกัน

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.