Інтелектуальна система оцінювання ринкової вартості футболістів на основі аналізу ігрових та статистичних характеристик методами машинного навчання

Abstract

Об’єкт дослідження – процес оцінювання ринкової вартості футболістів на основі статистичних та контекстних характеристик. Предмет дослідження – методи машинного навчання для прогнозування ринкової вартості футболістів за ігровими та статистичними ознаками. Мета роботи – розроблення інтелектуальної системи оцінювання орієнтовної ринкової вартості футболістів із використанням методів машинного навчання. Методи дослідження – системний аналіз, методи попередньої обробки даних, регресійний аналіз, ансамблеві методи машинного навчання, градієнтний бустинг, методи оцінювання якості моделей, SHAP інтерпретація, програмна реалізація засобами Python. У роботі досліджено задачу оцінювання ринкової вартості футболістів на основі відкритих футбольних даних. Сформовано набір даних рівня «гравець-сезон», виконано попередню обробку даних, побудовано ознаки та навчено регресійні моделі Ridge Regression, Random Forest і XGBoost. Якість моделей оцінено за метриками MAE, RMSE та R². Для коректного оцінювання використано групове розбиття даних за ідентифікатором футболіста. Практичним результатом є вебзастосунок, який прогнозує орієнтовну ринкову вартість футболіста та пояснює результат за допомогою SHAP-інтерпретації.