Розробка інформаційної технології прогнозування результатів спортивних подій на основі машинного навчання

Abstract

У роботі розроблено інформаційну технологію прогнозування результатів спортивних подій з використанням методів машинного навчання. Основна увага приділена створенню та налаштуванню моделей класифікації на основі алгоритмів Random Forest, XGBoost, LightGBM та логістичної регресії. Розроблена система забезпечує обробку великих обсягів статистичних даних про команди, гравців та історію матчів, що дозволяє підвищити точність прогнозів. Для підвищення стабільності результатів застосовано метод ансамблювання та стекування моделей. Проведено аналіз впливу ключових факторів — рейтингу команд, поточної форми, очних зустрічей та коефіцієнтів букмекерів — на кінцевий результат. Розроблений програмний продукт реалізовано мовою Python із використанням бібліотек Scikit-learn, XGBoost та LightGBM.

The paper presents the development of an information technology for predicting sports event outcomes using machine learning methods. The main focus is on creating and tuning classification models based on Random Forest,