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자료유형
학술저널
저자정보
범쟁쟁 (한양대학교) 이성노 (한양대학교)
저널정보
한국체육과학회 한국체육과학회지 한국체육과학회지 제32권 제3호 (자연과학 편)
발행연도
2023.6
수록면
845 - 853 (9page)
DOI
10.35159/kjss.2023.06.32.3.845

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The purpose of this study is to predict win-loss determinants using random forest and XGBoost ensemble machine learning models based on box score data from the official website of the 2022 Men"s Basketball Asian Cup, and compare and analyze the analysis performance of each model. The subject of the study was selected for the contents of a total of 72 games competed by 16 teams participating in the 2022 Men"s Basketball Asian Cup, and the determinants of victory and defeat were analyzed through a total of 19 variables. The results of this study are as follows. First, the random forest model showed a prediction accuracy of 85.3% and an F1 score of 0.836. When predicting using the XG Boost model, overfitting occurred because the number of samples in the data set was not sufficient. Second, as a result of analyzing win-loss determinants with random forest, FGM was found to be the most important factor, followed by AST, STL, FG%, 2PTS%, 2PTS%, 2PTSM, 3PTSM, 3PTS%, FTA, 3PTSA, DREB, OREB, FGA, TO, FTM, FT%, PF, 2PTSA, and BLK were found to have an effect on win-loss in the order.
#Machine Learning #Men's Basketball Asian Cup #Performance Ability Analysis #Win-Loss Determinants

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

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