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학술저널
저자정보
안동수 (한동대학교) 김지민 (한동대학교) 손주찬 (한동대학교) 김경외 (한동대학교)
저널정보
한국체육과학회 한국체육과학회지 한국체육과학회지 제33권 제1호 (자연과학 편)
발행연도
2024.2
수록면
655 - 665 (11page)
DOI
10.35159/kjss.2024.2.33.1.655

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

머신러닝을 활용한 미국 프로야구의 투수 및 타자의 유형별 출루 및 아웃 예측 모델
안동수 ,  김지민 ,  손주찬 외 1명 한국체육과학회지 2024.02 학술저널

2023

머신러닝을 활용한 미국프로야구의 투수-타자 유형별 출루 및 아웃 예측 모델
안동수 ,  김지민 ,  손주찬 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023.11 학술대회자료

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The study introduces a novel approach for predicting on-base and out outcomes, employing a combination of pitch data analysis, clustering techniques, and machine learning algorithms. MLB StatCast data from 2020 to 2022 was utilized to analyze and categorize pitcher-batter matchup types based on pitcher-specific pitching characteristics, speed, and player type information, and incorporated as variables in the predictive model. Three machine learning algorithms, namely LightGBM, CatBoost and XGBoost were used to forecast real-time pitch results. This model holds the potential to offer valuable insights for optimizing player deployment, devising game strategies, and enhancing overall baseball analytics.
#Machine learning #MLB #Prediction #On-base and out #Pitch data analysis #Clustering techniques

목차

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

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