Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction of Football Player Value using Bayesian Ensemble Approach

論文の概要: Prediction of Football Player Value using Bayesian Ensemble Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13246v1
Date: Fri, 24 Jun 2022 07:13:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 14:24:50.837547
Title: Prediction of Football Player Value using Bayesian Ensemble Approach
Title（参考訳）: ベイズアンサンブルアプローチによるサッカー選手の値の予測
Authors: Hansoo Lee, Bayu Adhi Tama, Meeyoung Cha
Abstract要約: そこで本研究では,FIFAデータ分析に基づいて,世界トップのサッカー選手の移籍手数料に影響を及ぼす要因について事例研究を行った。各プレイヤーの市場価値を予測するため,木構造パーゼンエミュレータ(TPE)アルゴリズムを用いて改良されたLightGBMモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.163358022899335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The transfer fees of sports players have become astronomical. This is because bringing players of great future value to the club is essential for their survival. We present a case study on the key factors affecting the world's top soccer players' transfer fees based on the FIFA data analysis. To predict each player's market value, we propose an improved LightGBM model by optimizing its hyperparameter using a Tree-structured Parzen Estimator (TPE) algorithm. We identify prominent features by the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm. The proposed method has been compared against the baseline regression models (e.g., linear regression, lasso, elastic net, kernel ridge regression) and gradient boosting model without hyperparameter optimization. The optimized LightGBM model showed an excellent accuracy of approximately 3.8, 1.4, and 1.8 times on average compared to the regression baseline models, GBDT, and LightGBM model in terms of RMSE. Our model offers interpretability in deciding what attributes football clubs should consider in recruiting players in the future.
Abstract（参考訳）: スポーツ選手の移動料金は天文学的になった。これは、クラブに将来的な価値をもたらすプレイヤーが生き残るために不可欠であるからである。そこで本研究では,FIFAデータ分析に基づいて,世界トップ選手の転送手数料に影響を及ぼす要因について事例研究を行った。各プレイヤーの市場価値を予測するため,木構造型Parzen Estimator (TPE)アルゴリズムを用いてハイパーパラメータを最適化し,改良されたLightGBMモデルを提案する。 SHAP(SHapley Additive exPlanations)アルゴリズムにより特徴を同定する。提案手法は,線形回帰,ラッソ,弾性ネット,カーネルリッジ回帰などのベースライン回帰モデルと,ハイパーパラメータ最適化を伴わない勾配促進モデルとの比較を行った。最適化されたLightGBMモデルはRMSEの回帰ベースラインモデル、GBDT、LightGBMモデルと比較して平均3.8、1.4、1.8倍の精度を示した。我々のモデルは,将来,サッカークラブが選手を募集する際に考慮すべき属性を決定する上で,解釈可能性を提供する。

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