論文の概要: Descriptive and Predictive Analysis of Euroleague Basketball Games and the Wisdom of Basketball Crowds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08465v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 22:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 13:44:04.825783
• Title: Descriptive and Predictive Analysis of Euroleague Basketball Games and the Wisdom of Basketball Crowds
• Title（参考訳）: ユーロリーグバスケットボール競技の記述的・予測的分析とバスケットボール観衆の知恵
• Authors: Georgios Giasemidis
• Abstract要約: 本研究は,機械学習モデルを用いたユーロリーグ大会におけるバスケットボールの試合予測に焦点を当てた。 単純な機械学習モデルでは、テストセットで67%以上の精度が得られます。 我々は,このグループの「専門家」の精度レベルが,機械学習を用いた(ヨーロッパ)バスケットボールの試合予測における将来の研究の基準として設定されるべき理由を論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study we focus on the prediction of basketball games in the Euroleague competition using machine learning modelling. The prediction is a binary classification problem, predicting whether a match finishes 1 (home win) or 2 (away win). Data is collected from the Euroleague's official website for the seasons 2016-2017, 2017-2018 and 2018-2019, i.e. in the new format era. Features are extracted from matches' data and off-the-shelf supervised machine learning techniques are applied. We calibrate and validate our models. We find that simple machine learning models give accuracy not greater than 67% on the test set, worse than some sophisticated benchmark models. Additionally, the importance of this study lies in the "wisdom of the basketball crowd" and we demonstrate how the predicting power of a collective group of basketball enthusiasts can outperform machine learning models discussed in this study. We argue why the accuracy level of this group of "experts" should be set as the benchmark for future studies in the prediction of (European) basketball games using machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、機械学習モデルを用いたユーロリーグ競技におけるバスケットボール競技の予測に焦点をあてる。 この予測は二項分類問題であり、試合が1(ホーム・ウィン)か2(アウェー・ウィン)に終わるかを予測する。 データは2016-2017年、2017-2018年、2018-2019年、すなわち新しいフォーマット時代のユーロリーグの公式ウェブサイトから収集される。 matchのデータから特徴を抽出し、教師付き機械学習技術を適用する。 モデルを校正し、検証します。 単純な機械学習モデルでは、テストセットの精度が67%を超えず、いくつかの洗練されたベンチマークモデルよりも悪いことが分かりました。 さらに、この研究の重要性は「バスケットボールファンの知恵」にあり、バスケットボール愛好家集団の予測力が、この研究で議論された機械学習モデルよりも優れていることを示す。 我々は,このグループの「専門家」の精度レベルが,機械学習を用いた(ヨーロッパ)バスケットボールの試合予測における将来の研究の基準として設定されるべき理由を論じる。

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