Abstrakt. Frågorna om modellering asscoiation football förutsägelse modell har blivit allt populärare under de senaste åren och många olika metoder för förutsägelse modeller har föreslagits i syfte att utvärdera de attribut som leder ett fotbollslag att förlora, rita eller vinna matchen. Det finns tre typer av metoder har övervägts för att förutsäga fotbollsmatcher resultat som inkluderar statistiska metoder, maskininlärning metoder och Bayesian metoder. På senare tid har många studier om football förutsägelse modeller producerats med Bayesian metoder. I detta dokument föreslås en Bayesian Networks (BNs) för att förutsäga resultaten av fotbollsmatcher i terminen hemma vinna (H), bort vinna (A) och dra (D). Den engelska Premier League (EPL) för tre säsonger 2010-2011, 2011-2012 och 2012-2013 har valts ut och granskats. K-faldig korsvalidering har använts för att testa exaktheten hos prediktionsmodellen. Den begärda informationen om fotbollsdata hämtas från en legitim webbplats på http://www.football-data.co.uk. BNs uppnådde prediktiv noggrannhet på 75,09 % i genomsnitt under tre säsonger. Man hoppas att resultaten kan användas som riktmärke för framtida forskning för att förutsäga resultaten av fotbollsmatcher.
REF för att förutsäga fotbollsmatch.
Predicting Football Matches Results using Bayesian Networks for English Premier League (EPL)
{'venue': 'IOP Conference Series: Materials Science and Engineering', 'journal': 'IOP Conference Series: Materials Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}