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학술저널
저자정보
오윤학 (성균관대학교) 김한 (성균관대학교) 윤재섭 (성균관대학교) 이종석 (성균관대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제40권 제1호
발행연도
2014.2
수록면
8 - 17 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

데이터마이닝을 활용한 한국프로야구 승패예측모형 수립에 관한 연구
오윤학 ,  김한 ,  윤재섭 외 1명 대한산업공학회지 2014.02 학술저널

2013

데이터마이닝을 활용한 한국프로야구 승패예측모형 수립에 관한 연구
오윤학 ,  김한 ,  윤재섭 외 1명 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2013.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team’s records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets×7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher’s winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
#Professional Baseball #Win-Loss Prediction #Winning Factors #Data Mining #Classification Techniques

목차

1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32 google schola 2. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Burges, C. J. C. / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2 : 121 ~ 167 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 채진석 / 2010 / 프로야구 포스트시즌 진출 예측을 위한 통계적 모형 비교 / 한국체육측정평가학회지 12 (1) : 33 ~ 48 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 홍종선 / 2010 / 2010 남아공 월드컵 축구 예측모형 분석 / 한국데이터정보과학회지 21 (6) : 1137 ~ 1146 dbpia

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