論文の概要: Data Science Approach to predict the winning Fantasy Cricket Team Dream
11 Fantasy Sports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06999v1
- Date: Thu, 15 Sep 2022 01:58:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-16 13:11:34.274014
- Title: Data Science Approach to predict the winning Fantasy Cricket Team Dream
11 Fantasy Sports
- Title（参考訳）: 勝利したファンタシークリケットチームドリーム11ファンタシースポーツ予測のためのデータサイエンスアプローチ
- Authors: Sachin Kumar S, Prithvi HV, C Nandini
- Abstract要約: データサイエンスと分析の応用は現代世界ではユビキタスである。
ゲームプレイヤのパフォーマンスを予測する予測モデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The evolution of digital technology and the increasing popularity of sports
inspired the innovators to take the experience of users with a proclivity
towards sports to a whole new different level, by introducing Fantasy Sports
Platforms FSPs. The application of Data Science and Analytics is Ubiquitous in
the Modern World. Data Science and Analytics open doors to gain a deeper
understanding and help in the decision making process. We firmly believed that
we could adopt Data Science to predict the winning fantasy cricket team on the
FSP, Dream 11. We built a predictive model that predicts the performance of
players in a prospective game. We used a combination of Greedy and Knapsack
Algorithms to prescribe the combination of 11 players to create a fantasy
cricket team that has the most significant statistical odds of finishing as the
strongest team thereby giving us a higher chance of winning the pot of bets on
the Dream 11 FSP. We used PyCaret Python Library to help us understand and
adopt the best Regressor Algorithm for our problem statement to make precise
predictions. Further, we used Plotly Python Library to give us visual insights
into the team, and players performances by accounting for the statistical, and
subjective factors of a prospective game. The interactive plots help us to
bolster the recommendations of our predictive model. You either win big, win
small, or lose your bet based on the performance of the players selected for
your fantasy team in the prospective game, and our model increases the
probability of you winning big.
- Abstract（参考訳）: デジタル技術の進化とスポーツの人気の高まりにより、イノベーターたちは、ファンタジースポーツプラットフォームであるfspsを導入することで、スポーツに対するプロクティビティを持つユーザーの体験を全く新しいレベルに引き上げた。
データサイエンスとアナリティクスの応用は、現代世界においてユビキタスである。
データサイエンスと分析は、意思決定プロセスの深い理解と支援を得るための扉を開く。
私たちは、fspのdream 11で勝利したファンタジークリケットチームを予測するために、データサイエンスを採用することができると信じていました。
予測モデルを構築し,将来的なゲームにおけるプレイヤーのパフォーマンスを予測した。
グリーディとナップサックのアルゴリズムを組み合わせることで、11人のプレイヤーのコンビネーションを規定し、最も強力なチームとしてフィニッシュする最も大きな統計的な確率を持つファンタジークリケットチームを作り、ドリーム11fspで賭けのポットを勝ち取るチャンスを高いものにしました。
PyCaret Python Libraryを使って、問題ステートメントに最適なRegressor Algorithmを理解し、採用して正確な予測をしました。
さらに、Plotly Python Libraryを使ってチームやプレイヤーのパフォーマンスを視覚的に把握し、将来的なゲームの統計的、主観的要因を考慮に入れました。
インタラクティブなプロットは、予測モデルの推奨を補強するのに役立ちます。
大勝するか、小勝ちするか、または将来のゲームであなたのファンタジーチームに選ばれたプレイヤーのパフォーマンスに基づいて賭けを失うかのどちらかであり、我々のモデルは、大勝する確率を増加させる。
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