<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=167613"><dc:title>Napovedovanje dolžin smučarskih skokov</dc:title><dc:creator>Logar,	Sara	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Vračar,	Petar	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>športna analitika</dc:subject><dc:subject>modeliranje podatkov</dc:subject><dc:subject>smučarski skoki</dc:subject><dc:subject>napovedovanje vrstnega reda</dc:subject><dc:description>Smučarski skoki so zelo kompleksen šport, pri katerem majhna variacija nekega dejavnika lahko povzroči velik odklon. V diplomskem delu se ukvarjamo z napovedovanjem dolžin smučarskih skokov s pomočjo metod strojnega učenja. Zbrane podatke o skokih smo obogatili z novimi atributi, pridobljenimi z gručenjem. Za modeliranje podatkov smo uporabili metodo naključnih gozdov. Model smo preizkusili v dveh nalogah: regresijskem napovedovanju dolžin skokov in napovedovanju končne razvrstitve tekmovalcev na koncu sezone. Rezultati so pokazali, da ima model napako, ki bi na sto metrski skakalnici pomenila 6 metrov. Pri končni razvrstitvi se povprečno zmoti za eno mesto, drsenje časovnega okna pa postopoma izboljšuje napovedno zmogljivost. Pričujoče delo prispeva k širitvi uporabe metod strojnega učenja na to kompleksno področje in odpira prostor za nadaljnje raziskave.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-03-04 11:05:13</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>167613</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>