Previsão de Sucesso de Atletas Jovens de Futebol usando Integração de diferentes Base de Dados - Calmon, Lucas; Ferro, Rodrigo; Pereira, Carlos; Souza, Caio; Giusti, Lucas; Amorim, Glauco; Ogasawara, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2024.243187, 2024)
Há diversas áreas no futebol onde modelos de previsão podem ser utilizados, dentre elas, identificar jogadores promissores pode ter um alto custo-benefício. As Funções Executivas (FE) são relacionadas ao desempenho, mas ainda não foram testadas como preditores de sucesso no futebol. Este artigo investiga o uso de FEs para a seleção de jogadores da base com métodos de aprendizado de máquina como a Regressão Logística, Naive Bayes, Decision Tree e Random Forest para prever quais jogadores da base de dados estudada estavam presentes em uma plataforma confiável de dados: Transfermarkt. O melhor modelo foi o Random Forest combinado com imputação, com 0,77 de precisão. O presente estudo indica que as FEs podem ser bons preditores de sucesso no futebol com até 7 anos de antecedência.