Repositório feito para agregar os arquivos de projetos do curso de verão 2021 promovido pelo GEAM UFSC.

Projeto executado pelos alunos Luiz Fernando Bossa e João Vitor Pamplona.

Nosso objetivo é tentar prever resultados de partidas de futebol do campeonato brasileiro, série A.

Podemos modelar esse problema como um problema de classificação multiclasse, na qual os resultados possíveis são

• Classe 1: vitória do time mandante
• Classe 0: empate
• Classe -1: vitória do time visitante

Para tal previsão, usaremos as seguintes features:

• Rodada em que a partida é realizada
• Ranking CBF dos times
• Número de pontos dos times antes da partida
• Saldo de gols dos times antes da partida

O ranking CBF sofreu uma revisão em sua metodologia a partir de 2013, motivo pelo qual utilizamos os dados do seguinte repositório Brasileirao_Dataset a partir de 2013.

Como o dataset acima só vai até o ano de 2019, utilizamos dados do site da CBF para preencher os jogos de 2020. Essa parte foi feita semi-manualmente, uma vez que os dados estavam em formato tabelado dentro de um arquivo PDF.

Optamos por utilizar o algoritmo das Support Vector Machines, com o método de classificação One vs All. Conforme mostrado no notebook Comparações, obtivemos resultados significativamente melhores do que um classificador aleatório.

Criamos um classificador para cada ano do campeonato, e as predições para os próximos jogos foram feitas em modo de "voto da maioria"

• Calculamos a tabela do campeonato até o presente momento para ter o saldo de pontos e gols para cada time.
• Aplicamos os dados de cada partida futura em cada um dos classificadores. O resultado mais frequente foi o escolhido.
• Uma vez com o resultado em mãos, utilizamos uma função que gera um saldo de gols aleatório para atualizar a tabela do campeonato.

Os resultados obtidos foram cristalizados no arquivo previsões.html.

Foi feita uma implementação em julia, a qual se encontra no diretório de mesmo nome.