Futbolda Yapay Sinir Ağları Modeli

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.