Análisis y predicción de resultados en partidos de tenis

Abstract

En este trabajo se desarrolla una herramienta que permite el análisis de los jugadores de tenis profesionales a partir de los datos disponibles de cada uno de sus partidos. Concretamente, se obtiene información sobre la evolución de los torneos, sus características, el patrón de juego de los tenistas y las relaciones que se establecen entre las distintas variables. Esto permitiría descubrir a un jugador y a su cuerpo técnico cuál puede ser la mejor estrategia para ganar un partido concreto. Adicionalmente, se aplican técnicas de análisis de datos para calcular la probabilidad de victoria de cada jugador/a en un partido oficial. Estas técnicas serán Support Vector Machines, Regresión logística, Random Forest, Gradient Boosting y modelo Bradley Terry. En este sentido, se evalúa y compara el rendimiento de todas estas técnicas para los datos pertenecientes al ámbito del tenis. Estas herramientas y procedimientos son aplicables tanto al circuito masculino (ATP) como al femenino (WTA).

In this project, a tool that allows the analysis of professional tennis players is developed throughout the data available from each of their matches. Specifically, this enables us to obtain the evolution of the tournaments, characteristics, game patterns of the players and the relationships established between the different variables. This could allow a player and his coaching team to discover the best strategy to win a specific match. In addition to that, data analysis tools are used to calculate the probability of win of each player on a certain official match. These techniques will be: Support Vector Machines, Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting and the Bradley Terry model. In this regard, the previously mentioned techniques are evaluated and the performance of each of them is compared. This analysis will be developed both for the men’s (ATP) and women’s (WTA) tours.