| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Sporta veiktspējas un traumu prognozēšana: Datu kvalitātes nozīme sporta informācijas sistēmā |
| Title in English |
Predicting Sports Performance and Injury: the Role of Data Quality in a Sports Information System |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Agate Jarmakoviča |
| Reviewer |
Pēteris Grabusts |
| Abstract |
Bakalaura darbā pētīta datu kvalitātes ietekme uz prognozēšanas modeļu
precizitāti sporta traumu riska novērtēšanā. . Bakalaura darba mērķis: ir izvērtēt, kā
dažādi datu kvalitātes līmeņi - īpaši to precizitāte un pilnīgums - ietekmē prognozēšanas
modeļu precizitāti sportisko rezultātu un traumu riska prognozēšanā. Tika izveidotas
trīs dažādas kvalitātes datu kopas un salīdzināti rezultāti pēc MAE un MSE rādītājiem.
Augstas kvalitātes dati nodrošināja minimālas kļūdas (MAE = 0.005), savukārt zemas
kvalitātes
dati būtiski pazemināja precizitāti, īpaši loģistiskajā regresijā
(MAE = 0.080). Random Forest saglabāja labāku veiktspēju dažādos kvalitātes
līmeņos. Vizuālā analīze papildināja statistiku, uzsverot kvalitatīvu datu un algoritma
izvēles nozīmi sporta prognozēšanā. |
| Keywords |
sporta rezultāti, traumu prognozēšana, datu kvalitāte, prognozēšanas modeļi, mašīnmācīšanās, sporta informācijas sistēmas |
| Keywords in English |
sports performance, injury prediction, data quality, prediction models, machine learning, sports information systems |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
27.05.2025 13:04:46 |
