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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 958 - 963 (6page)
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Matches in the National Basketball Association (NBA) are followed throughout the world. We use machine learning techniques to predict the winner of an NBA match which has not been played yet. We make use of past performance of the participating teams to make this prediction. Features are computed from the past box scores of the participating teams. Then we use them to train multiple supervised learning classifiers to predict the outcome of a future match. We analyze the model to identify the most important features that affect the predictions the most. Results are presented for 2018 and 2019 regular season matches. Our framework provides a prediction accuracy of about 66%. Our work finds application in sports betting, which has been legalized in many countries and jurisdictions.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. THE DATASET, DATA CLEANING, AND PREPROCESSING
3. FEATURES AND THE MACHINE LEARNING MODELS
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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