論文の概要: Analysing Long Short Term Memory Models for Cricket Match Outcome Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02122v1
• Date: Wed, 4 Nov 2020 04:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 22:41:06.205927
• Title: Analysing Long Short Term Memory Models for Cricket Match Outcome Prediction
• Title（参考訳）: クリケットマッチング出力予測のための長期記憶モデルの解析
• Authors: Rahul Chakwate, Madhan R A
• Abstract要約: 近年,様々な機械学習技術を用いてクリケットマッチングデータを解析し,試合結果の勝敗を予測している。 本稿では,ボール・バイ・ボールの統計値から,試合の勝利確率を一定間隔で予測できる新しいリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。
• 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: As the technology advances, an ample amount of data is collected in sports with the help of advanced sensors. Sports Analytics is the study of this data to provide a constructive advantage to the team and its players. The game of international cricket is popular all across the globe. Recently, various machine learning techniques have been used to analyse the cricket match data and predict the match outcome as win or lose. Generally these models make use of the overall match level statistics such as teams, venue, average run rate, win margin, etc to predict the match results before the beginning of the match. However, very few works provide insights based on the ball-by-ball level statistics. Here we propose a novel Recurrent Neural Network model which can predict the win probability of a match at regular intervals given the ball-by-ball statistics. The Long Short Term Memory (LSTM) Model takes as input the ball wise features as well as the match level details available from the training dataset. It gives a prediction of winning the match at any time stamp during the match. This level of insight will help the team to predict the probability of them winning the match after every ball and help them determine the critical in-game changes they should make in their game strategies.
• Abstract（参考訳）: 技術が進歩するにつれて、高度なセンサーの助けを借りて大量のデータがスポーツで収集される。 Sports Analyticsは、チームとそのプレーヤーに建設的なアドバンテージを提供するために、このデータの研究である。 国際クリケットの試合は世界中で人気があります。 近年,様々な機械学習技術を用いてクリケットマッチングデータを解析し,試合結果の勝敗を予測している。 一般的にこれらのモデルは、試合開始前に試合結果を予測するために、チーム、会場、平均ランレート、勝利マージンなどの総合的な試合レベルの統計を利用する。 しかし、ボール・バイ・ボールレベルの統計に基づく洞察を提供する作品はほとんどない。 本稿では,ボール・バイ・ボールの統計値から,試合の勝利確率を一定間隔で予測できる新しい再帰ニューラルネットワークモデルを提案する。 LSTM(Long Short Term Memory)モデルは、トレーニングデータセットから利用可能なマッチレベルの詳細だけでなく、ボールワイズ機能として入力される。 試合中いつでもタイムスタンプで試合に勝つという予測を与える。 このレベルの洞察は、チームが各ボールの後に試合に勝つ確率を予測し、ゲーム戦略において重要な変更を行うかどうかを判断するのに役立つ。

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