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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 719 - 732 (14page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.3.719
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본 연구는 경기 결과의 예측을 위해 엘로 평점 시스템을 개념화하는 한편, 머신러닝 알고리즘의 적용을 통한 실증분석을 수행하기 위해 수행되었다. 이를 위해 한국프로축구 홈페이지에 구축된 K리그 2020~2023시즌의 790경기 관련 자료를 수집하여 전처리하고, 엘로 평점 시스템 관련 변수를 포함한 총 271개의 변수를 생성하였다. 이후, 생성된 변수를 대상으로 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 Random Forest Classifier의 Feature Importance 기능을 활용하여 경기 결과 예측에 기여도를 높이는 변수별 설명력을 측정하고, 엘로 평점 시스템 관련 변수 5가지를 포함한 총 120개의 독립변수 선별을 거쳤다. 마지막으로, Naive Bayes, Logistic Regression, Light GBM, Elastic Net, Decision Tree의 5가지 머신러닝 알고리즘 중 한국프로축구 경기 결과 예측 정확도 0.48로 가장 우수한 성능을 보인 Decision Tree 기반 예측 모델에 관해 본 연구에서 제안하는 경기 결과 예측 의사결정론을 도입함으로써 최종예측 정확도 0.51로 한국프로축구 경기 결과를 선행적으로 예측하였다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 엘로 평점 시스템
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 논의
Ⅵ. 결론 및 제언
참고문헌
참고문헌 (0)
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