論文の概要: Prediction of IPL Match Outcome Using Machine Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01395v1
- Date: Thu, 30 Sep 2021 09:45:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:24:47.699364
- Title: Prediction of IPL Match Outcome Using Machine Learning Techniques
- Title（参考訳）: 機械学習を用いたIPLマッチング結果の予測
- Authors: Srikantaiah K C, Aryan Khetan, Baibhav Kumar, Divy Tolani, Harshal
Patel
- Abstract要約: インド・プレミアリーグ(英語: Indian Premier League、IPL)は、インドのサッカークラブである。
ライブストリーミング、ラジオ、テレビ放送など多くの要素がこのリーグをクリケットファンの間で人気を博した。
IPLマッチの結果を予測することは、オンライントレーダーやスポンサーにとって非常に重要である。
- 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: India's most popular sport is cricket and is played across all over the
nation in different formats like T20, ODI, and Test. The Indian Premier League
(IPL) is a national cricket match where players are drawn from regional teams
of India, National Team and also from international team. Many factors like
live streaming, radio, TV broadcast made this league as popular among cricket
fans. The prediction of the outcome of the IPL matches is very important for
online traders and sponsors. We can predict the match between two teams based
on various factors like team composition, batting and bowling averages of each
player in the team, and the team's success in their previous matches, in
addition to traditional factors such as toss, venue, and day-night, the
probability of winning by batting first at a specified match venue against a
specific team. In this paper, we have proposed a model for predicting outcome
of the IPL matches using Machine learning Algorithms namely SVM, Random Forest
Classifier (RFC), Logistic Regression and K-Nearest Neighbor. Experimental
results showed that the Random Forest algorithm outperforms other algorithms
with an accuracy of 88.10%.
- Abstract（参考訳）: インドで最も人気のあるスポーツはクリケットであり、T20、ODI、Testといった様々なフォーマットで全国でプレイされている。
インド・プレミアリーグ(indian premier league、ipl)は、インドの地域チーム、ナショナルチーム、国際チームから選手が参加するクリケットの試合である。
ライブストリーミング、ラジオ、テレビ放送など多くの要素がクリケットファンの間で人気を博した。
IPLマッチの結果を予測することは、オンライントレーダーやスポンサーにとって非常に重要である。
チーム構成、打率、チーム内の各選手のボーリング平均、前試合でのチームの成功、そして、トス、会場、昼夜といった伝統的な要因に加えて、特定の試合会場で特定のチームに対して最初に打って勝つ確率に基づいて、2つのチーム間の試合を予測することができる。
本稿では,SVM,ランダムフォレスト分類器(RFC),ロジスティック回帰,K-Nearest Neighborといった機械学習アルゴリズムを用いて,IPLマッチの結果を予測するモデルを提案する。
実験の結果、ランダムフォレストアルゴリズムは88.10%の精度で他のアルゴリズムよりも優れていた。
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