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<ow:Publication rdf:about="oai:uvadoc.uva.es:10324/74192">
<dc:title>Análisis y predicción de resultados en partidos de tenis</dc:title>
<dc:creator>Peláez Marín, Pablo</dc:creator>
<dc:contributor>García Escudero, Luis Ángel</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dc:contributor>
<dc:description>En este trabajo se desarrolla una herramienta que permite el análisis de los&#xd;
jugadores de tenis profesionales a partir de los datos disponibles de cada uno&#xd;
de sus partidos. Concretamente, se obtiene información sobre la evolución de los&#xd;
torneos, sus características, el patrón de juego de los tenistas y las relaciones que&#xd;
se establecen entre las distintas variables. Esto permitiría descubrir a un jugador&#xd;
y a su cuerpo técnico cuál puede ser la mejor estrategia para ganar un partido&#xd;
concreto.&#xd;
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&#xd;
Support Vector Machines, Regresión logística, Random Forest, Gradient Boosting&#xd;
y modelo Bradley Terry. En este sentido, se evalúa y compara el rendimiento de&#xd;
todas estas técnicas para los datos pertenecientes al ámbito del tenis.&#xd;
Estas herramientas y procedimientos son aplicables tanto al circuito masculino&#xd;
(ATP) como al femenino (WTA).</dc:description>
<dc:description>In this project, a tool that allows the analysis of professional tennis players is&#xd;
developed throughout the data available from each of their matches. Specifically,&#xd;
this enables us to obtain the evolution of the tournaments, characteristics, game&#xd;
patterns of the players and the relationships established between the different&#xd;
variables. This could allow a player and his coaching team to discover the best&#xd;
strategy to win a specific match.&#xd;
In addition to that, data analysis tools are used to calculate the probability of&#xd;
win of each player on a certain official match. These techniques will be: Support&#xd;
Vector Machines, Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting and the&#xd;
Bradley Terry model. In this regard, the previously mentioned techniques are&#xd;
evaluated and the performance of each of them is compared.&#xd;
This analysis will be developed both for the men’s (ATP) and women’s (WTA)&#xd;
tours.</dc:description>
<dc:date>2025-01-21T15:56:52Z</dc:date>
<dc:date>2025-01-21T15:56:52Z</dc:date>
<dc:date>2024</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74192</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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