Modelagem via árvore de decisão para previsão de jogos de futebol

Abstract

Após avanço tecnológico a analise de dados voltada para fins esportivos se tornou de fundamental importância para evolução tática e obtenção de bons resultados. No futebol, a utilização dessas análises vêm crescendo e trazendo inúmeros benefícios tanto para o desenvolvimento tático, quanto na parte física dos atletas. Além da colaboração tática e técnica para o futebol, a estatística também é bastante utilizada em previsões, que abrange desde uma cobrança de pênalti até o resultado final do jogo. O Objetivo deste trabalho é encontrar um modelo para previsão de resultados de partidas de futebol a partir de Odds geradas por 6 diferentes bancas de apostas, onde a variável resposta pode ser Mandante (Time Mandante sair vencedor) Empate ou Visitante (Time Visitante sair vencedor) usando o método de Árvore de decisão, onde, após modelagem dos dados e análise da precisão do modelo foi analisada qual casa seria mais rentável. No estudo foi utilizado três softwares, um para coleta e armazenamento dos dados, um para análises dos dados e um para construção do artigo. Primeiramente, foi coletado em um site de bancas de apostas no período de aproximadamente 3 meses, as Odds de 6 diferentes bancas de apostas, referentes a 600 jogos de 9 campeonatos de futebol. Após coleta dos dados foi feita uma analise estatística dos dados, onde foi encontrado um modelo de teste via árvore de decisão que acertou 69 dos 120 jogos (57,5%). Por fim foi feita a comparação de qual seria a melhor casa de aposta a se apostar e o quão lucrativo o modelo seria em diferentes ocasiões simuladas.