ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ І ПРОГНОЗУВАННЯ ІГРОВОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУТБОЛІСТІВ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ СПОРТИВНОЇ АНАЛІТИКИ

Єгор Малець; Аліна Міхнова

doi:10.36074/logos-19.12.2025.027

ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ І ПРОГНОЗУВАННЯ ІГРОВОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУТБОЛІСТІВ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ СПОРТИВНОЇ АНАЛІТИКИ

Єгор Малець; Аліна Міхнова

Conference proceedings: Raccolta di articoli scientifici «ΛΌГOΣ» con gli atti della VIII Conferenza scientifica e pratica internazionale «Ricerche scientifiche e metodi della loro realizzazione: esperienza mondiale e realtà domestiche» (Bologna, Repubblica Italiana; 19 dicembre, 2025)

Section: Information technologies and systems

Publication date: 2025/12/19

Pages: 153-156

DOI: 10.36074/logos-19.12.2025.027

ISBN: 978-617-8440-86-2

Publisher: Associazione Italiana di Storia Urbana

Language: uk

PDF for indexing Original PDF in OJS archive DOI

Abstract

Ця робота присвячена вдосконаленню моделі машинного навчання XGBoost шляхом інтеграції байєсівської оптимізації для аналізу та прогнозування результатів футболістів в інформаційних системах спортивної аналітики. Розглянуто актуальність підвищення точності прогнозування для мінімізації фінансових ризиків у трансферній діяльності. Система забезпечує адаптивний підхід до регуляризації та аналізу даних. Вдосконалена модель демонструє значне зниження середньої абсолютної похибки (MAE) порівняно з традиційними методами.

Author affiliations

Єгор Малець: Харківський національний університет радіоелектроніки, УКРАЇНА
Аліна Міхнова: Харківський національний університет радіоелектроніки, УКРАЇНА

References

Dobson S., Goddard J. The Economics of Football. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2011. 468 p.
Sarmento H. et al. Match analysis in football: a systematic review. Journal of Sports Sciences. 2014. Vol. 32. No. 20. P. 1831–1843.
Rathke A. An examination of expected goals and shot efficiency in soccer. Journal of Human Sport and Exercise. 2017. Vol. 12. No. 2. P. 451–467.
Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 785–794.
Snoek J., Larochelle H., Adams R. P. Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems. 2012. Vol. 25. P. 2951–2959.
.Tashman L. J. Out-of-sample tests of forecasting accuracy: an analysis and review. International Journal of Forecasting. 2000. Vol. 16(4). P. 437–450.
Ekstrand J., Waldén M., Hägglund M. Hamstring injury rates increase during the FIFA World Cup. British Journal of Sports Medicine. 2021. Vol. 55(15). P. 869–873.
Lundberg S. M., Lee S.-I. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. P. 4765–4774

[1] Dobson S., Goddard J. The Economics of Football. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2011. 468 p.

[2] Sarmento H. et al. Match analysis in football: a systematic review. Journal of Sports Sciences. 2014. Vol. 32. No. 20. P. 1831–1843.

[3] Rathke A. An examination of expected goals and shot efficiency in soccer. Journal of Human Sport and Exercise. 2017. Vol. 12. No. 2. P. 451–467.

[4] Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 785–794.

[5] Snoek J., Larochelle H., Adams R. P. Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems. 2012. Vol. 25. P. 2951–2959.

[6] .Tashman L. J. Out-of-sample tests of forecasting accuracy: an analysis and review. International Journal of Forecasting. 2000. Vol. 16(4). P. 437–450.

[7] Ekstrand J., Waldén M., Hägglund M. Hamstring injury rates increase during the FIFA World Cup. British Journal of Sports Medicine. 2021. Vol. 55(15). P. 869–873.

[8] Lundberg S. M., Lee S.-I. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. P. 4765–4774