| Summary: | Darbe bandoma prognozuoti stipriausios Europos krepšinio lygos Eurolygos ir VTB krepšinio lygos rungtynių baigtis. Prognozuota buvo naudojant pažingsninės logistinės regresijos metodus ir neuroninius tinklus. Taip pat, remiantis prognozavimo rezultatais, buvo rastos tikimybės laimėti vienai ar kitai komandai, kurios vėliau buvo panaudotos bandant lažintis lažybų kontoroje. Darbo tikslas - išsiaiškinti ar skiriasi prognozės prognozuojant su logistine regresija ir naudojant neuroninius tinklus. Taip pat, bandymas išlošti pinigų lyginant paskaičiuotus tikimybių įverčius su lažybų kontoros siūlomomis tikimybėmis. Gavome, kad neuroniniai tinklai prognozuoja kiek geriau už logistinę regresija. Neuroniniai tinklai prognozavo 74.2% tikslumu, logistinė regresija - 71.5%. Bandant išlošti, didesnis išlošis gavosi pasinaudojus logistinės regresijos prognozuotų rungtynių baigčių tikimybių įverčiais. Ateityje plečiant tyrimus ir suradus galimybe greičiau duomenis susirinkti, bus galima bandyti pasiekti geresnius rezultatus. === In this work there is predicting basketball game winner be using data from the strongest European basketball league Euroleague and VTB basketball league protocols. There were used stepwise logistic regression methods and neural networks for predicting results. Also, based on forecast results there were found the probabilities to win a game for the team, which were used for betting in the betting firms. The aim of the work is to find out which mathematical methods a better for forecasting: logistic regression or neural networks. Also to find out is it possible to make money from betting companies, if you know you own probabilities of winning. The result is that better forecasting is from neural networks, but more money can be made using logistic regressions. In the future, working with more data it is possible to get better rasults.
|
|---|
