Assessor Models with Reject Option for soccer result prediction - da Costa, Daniel C.; Prudêncio, Ricardo; Mota, Alexadre (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
O futebol é um esporte amplamente popular, tanto no Brasil quanto em todo o mundo, com uma indústria bilionária ao seu redor. A utilização de dados e algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM) tem sido explorada como uma ferramenta para prever resultados nesse esporte. No entanto, a imprevisibilidade do futebol torna desafiador obter previsões precisas e confiáveis. Neste estudo, propomos a utilização de um modelo de AM chamado assessor, que analisa as predições de um classificador de resultados de partidas para selecionar aquelas com maior confiabilidade, descartando as demais. Buscamos otimizar a relação entre acurácia das predições aceitas e a taxa de rejeição, de forma a maximizar a confiabilidade no uso do modelo de AM para predição das partidas. Realizamos experimentos com dados reais de partidas, identificando os campeonatos, equipes e rodadas em que o modelo proposto apresenta melhor desempenho. Essa abordagem inovadora contribui para o aprimoramento das previsões de resultados de futebol, utilizando técnicas avançadas de AM em conjunto com a seleção de predições de alta qualidade.