Análise de Variáveis em Partidas de Futebol: Previsão de Resultados com Naïve Bayes e Poisson - Sehnem, Rodrigo; Frozza, Rejane; Bagatini, Daniela Duarte da Silva; Peranconi, Daniela Saccol (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2021.18237, 2021)
O objetivo desse trabalho é analisar conjuntos de variáveis que podem ter mais influência na previsão do resultado de uma partida de futebol, utilizando técnicas como cálculos de probabilidade e algoritmos de previsão, com a intenção de obter lucros em apostas. As técnicas utilizadas para o desenvolvimento foram redes bayesianas, com o algoritmo Naïve Bayes, e a de probabilidade, baseada no cálculo de Poisson. Os dados utilizados para treinamento foram do Campeonato Brasileiro, entre 2010 a 2017, sendo considerados os dados dos anos de 2018 e 2019 para testes. Os principais resultados atingidos foram de 53% de acerto do resultado de uma partida e as principais variáveis envolvidas foram força de ataque e força de defesa.