@misc{Sroka_Paweł_Co_2017,
 author={Sroka, Paweł and Trzęsiok, Joanna},
 identifier={DOI: 10.15611/pn.2017.469.17},
 year={2017},
 rights={Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469; s. 167-176},
 language={pol},
 abstract={W artykule przedstawiono problem dyskryminacji wyników spotkań w profesjonalnym tenisie ziemnym z wykorzystaniem metody Random Forests. Celem było zbudowanie modelu charakteryzującego się wyższą dokładnością predykcji meczów niż rynkowy model firm bukmacherskich. Analizy przeprowadzono na autorskich zbiorach danych rzeczywistych, zawierających wybrane charakterystyki opisujące mecze z turniejów tenisowych, jakie były rozegrane w 2015 r. przez zawodników notowanych w oficjalnych rankingach ATP i WTA. Przekształcenie wyniku każdego meczu, tak by przedstawić go w postaci zmiennej metrycznej, i utworzenie na tej podstawie dodatkowych zmiennych objaśniających, dających pełniejszy opis zarówno meczów, jak i zawodników, pozwoliło na zastosowanie metod klasyfikacjiw sporcie w sposób, jaki nie był jeszcze przedstawiany w literaturze},
 title={Co opowiadają drzewa o tenisie? Predykcja wyników spotkań w tenisie ziemnym z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych},
 type={artykuł},
 keywords={predykcja wyników meczów, tenis ziemny, model dyskryminacyjny, drzewa klasyfikacyjne},
}