Research Information System
Spor Bilimleri Araştırmaları Dergisi, vol.6, no.2, pp.491-503, 2021 (Peer-Reviewed Journal)
Futbol dünyada ve Türkiye'de en çok takip edilen sporlardan biridir. Futbolun bu yaygınlık durumu, bilgi teknolojilerinde
kullanılmakta ve gelişen veri bilimi ile birlikte maç istatistikleri kolay bir biçimde saptanabilmektedir. Futbol müsabakalarında
en çok ilgilenilen konu ise maç sonucudur. Maç sonucunu etkileyen birçok farklı kriter (atılan gol sayısı, takımın aldığı kart
sayısı, hava durumu, deplasmanda oynamak vb.) bulunmaktadır. Bu çalışmada Türkiye Futbol Federasyonu Süper Ligi 2019-
2020 ve 2020-2021 sezonlarında oynanan karşılaşmalardan elde edilen veriler kullanılmıştır. Takımların kazanma ve kaybetme
durumları sınıflandırma ve karar ağacı yöntemleri ile modellenmesi ise çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Oynanan
maçlarda ev sahibi ve rakip takımın aldığı kırmızı veya sarı kartlar, takımlarda yer alan yabancı oyuncu sayıları ve atılan gol
sayıları kategorik bir biçime getirilerek bağımsız değişkenler olarak belirlenmiştir. Bu değişkenlere bağlı olarak ev sahibi
takımın kazanma veya kaybetme durumu Lojistik Regresyon ve Karar Ağacı (CART, QUEST ve CHAID) algoritmaları
kullanılarak modellenmiştir. Çalışma kapsamında altı ayrı model oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin doğruluk yüzdeleri,
duyarlılıkları, seçicilikleri ve F-skor değerleri karşılaştırılarak en iyi modelin karar ağaçlarından %67.6’lık doğruluk yüzdesi
ile CART algoritması olduğuna karar verilmiştir. Bu modelde yer alan rakip kırmızı kart durumu ile ofansif ve defansif güçlerin
takımın kazanmasında ya da kaybetmesinde önemli olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca futbol verilerinin modellenmesinde makine
öğrenim algoritmalarının kullanılabileceği de gösterilmiştir.