Napovedovanje izbire akcije na četrtem poskusu v ameriškem nogometuBlazina, Iza (Avtor) Vračar, Petar (Mentor) strojno učenjevečrazredna klasifikacijaanaliza športnih podatkovčetrti poskusNFLV diplomski nalogi smo analizirali problem napovedovanja odločitev trenerjev v situacijah četrtega poskusa (4th down) v ameriškem nogometu z uporabo metod strojnega učenja in podatkov play-by-play. Iz tekem lige NFL v sezonah 2018–2024 smo pripravili podatkovno zbirko situacij četrtega poskusa ter oblikovali atributni prostor, ki je vključeval značilnosti trenutnega stanja igre, vremenske pogoje, stavniške napovedi in statistike ekip iz preteklih tekem. Za napovedovanje treh možnih odločitev trenerjev smo uporabili večrazredne klasifikacijske modele, pri čemer je najboljšo uspešnost dosegel model XGBoost s klasifikacijsko točnostjo 89,8 % in mero F1 0,857. Analiza pomembnosti atributov je pokazala, da so za napovedi modela najpomembnejši položaj na igrišču, pričakovane točke, razdalja do prvega poskusa in preostali čas igre. Rezultati so pokazali skladnost med napovedmi modela in uveljavljenimi strateškimi vzorci odločanja v ameriškem nogometu.20262026-09-11 15:00:02Diplomsko delo/naloga187601VisID: 38978sl