kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Att med hjälp av fotbollsstatistik hitta en lämplig klassifikationsmodell som förklarar resultatet av en fotbollsmatch
KTH, School of Engineering Sciences (SCI).
2023 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

Baserat på fotbollsstatistik från Premier League under säsongen 2022–2023 utforskar vi möjligheten att hitta en pålitlig klassificeringsmodell som använder fotbollsstatistik för att förklara resultatet av en fotbollsmatch. Dessutom undersöks korrelationen mellan oberoende variabler och utfallet.I denna studie undersöks tre olika modeller. Dessa modeller är multipel linjär klassificering, multinomial logistisk regression och supportvektormaskin (SVM). Noggrannheten för varje modell beräknas med hjälp av olika metoder för att avgöra vilken modell som presterar bäst baserat på den tillgängliga datan.Resultatet visar att SVM-modellen överträffar de andra två modellerna när det gäller noggrannhet. Men multinomial logistisk regressionsmodell kunde visa korrelationen mellan varje variablerna och utfallet.

 

Place, publisher, year, edition, pages
2023.
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2023:188
Keywords [sv]
klassifikationsmodell
National Category
Mathematics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-331461OAI: oai:DiVA.org:kth-331461DiVA, id: diva2:1781497
Subject / course
Mathematical Statistics
Educational program
Master of Science in Engineering -Engineering Physics
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-07-10 Created: 2023-07-10 Last updated: 2023-07-10Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1212 kB)176 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1212 kBChecksum SHA-512
34a55ad5b9f9dd3476636ee7348697032d91454e90d5be303cb85859a5c258ed5b840c6d5c445da2a6c872c20941a9c596de908b5d6f12aab9ae53d5ad9562ba
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Engineering Sciences (SCI)
Mathematics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 176 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 224 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf