論文の概要: Impact of a Batter in ODI Cricket Implementing Regression Models from Match Commentary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11172v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 06:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 16:07:25.213705
• Title: Impact of a Batter in ODI Cricket Implementing Regression Models from Match Commentary
• Title（参考訳）: マッチコメンタリーからの回帰モデルを実装するODIクリケットにおけるバッターの影響
• Authors: Ahmad Al Asad, Kazi Nishat Anwar, Ilhum Zia Chowdhury, Akif Azam, Tarif Ashraf, Tanvir Rahman
• Abstract要約: 本研究は,プレイヤーがどのような状況でどれだけコントロールしているかを判断することで,このインパクトのあるパフォーマンスの背景にある欠点を理解することを目的とする。 私たちはOne Day Internationalの3人の著名なクリケット選手(Rohit G Sharma、David A Warner、Kene S Williamson)のキャリアに関するデータを収集しました。 我々は、各プレイヤーのデータに対して、複数の線形回帰(MLR)、ポリノミアル回帰、サポートベクトル回帰(SVR)、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を個別に使用し、プレイヤーがゲームに与える影響を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cricket, "a Gentleman's Game", is a prominent sport rising worldwide. Due to the rising competitiveness of the sport, players and team management have become more professional with their approach. Prior studies predicted individual performance or chose the best team but did not highlight the batter's potential. On the other hand, our research aims to evaluate a player's impact while considering his control in various circumstances. This paper seeks to understand the conundrum behind this impactful performance by determining how much control a player has over the circumstances and generating the "Effective Runs",a new measure we propose. We first gathered the fundamental cricket data from open-source datasets; however, variables like pitch, weather, and control were not readily available for all matches. As a result, we compiled our corpus data by analyzing the commentary of the match summaries. This gave us an insight into the particular game's weather and pitch conditions. Furthermore, ball-by-ball inspection from the commentary led us to determine the control of the shots played by the batter. We collected data for the entire One Day International career, up to February 2022, of 3 prominent cricket players: Rohit G Sharma, David A Warner, and Kane S Williamson. Lastly, to prepare the dataset, we encoded, scaled, and split the dataset to train and test Machine Learning Algorithms. We used Multiple Linear Regression (MLR), Polynomial Regression, Support Vector Regression (SVR), Decision Tree Regression, and Random Forest Regression on each player's data individually to train them and predict the Impact the player will have on the game. Multiple Linear Regression and Random Forest give the best predictions accuracy of 90.16 percent and 87.12 percent, respectively.
• Abstract（参考訳）: クリケットは「紳士ゲーム」と呼ばれ、世界的に盛んなスポーツである。 スポーツの競争力の高まりにより、選手とチームマネジメントは彼らのアプローチでよりプロフェッショナルになった。 以前の研究では、個々のパフォーマンスを予測したり、最高のチームを選んだが、打者の可能性を強調しなかった。 一方,本研究は,様々な状況において選手のコントロールを考慮しつつ,選手の影響を評価することを目的としている。 本研究は,プレイヤーがどのような状況でどの程度コントロールしているかを判断し,新たな「エフェクティブラン」を発生させることによって,この影響のあるパフォーマンスの背景にある問題点を理解することを目的とする。 私たちはまず、オープンソースのデータセットから基本的なクリケットデータを収集しましたが、ピッチ、天気、コントロールといった変数は、すべてのマッチで簡単に利用できませんでした。 その結果,一致要約の注釈を分析し,コーパスデータをコンパイルした。 これにより、特定のゲームの天気とピッチ条件に関する洞察が得られました。 さらに,コメンタリーからのボール・バイ・ボール検査により,打者によるショットの制御が決定された。 私たちは2022年2月までのワンデイ・インターナショナルの全キャリアのデータを収集し、Rohit G Sharma、David A Warner、Kene S Williamsonの3人の著名なクリケット選手のデータを収集した。 最後に、データセットを準備するために、データセットをエンコード、スケール、分割して機械学習アルゴリズムをトレーニング、テストしました。 我々は、各プレイヤーのデータに対して、複数の線形回帰(MLR)、ポリノミアル回帰、サポートベクトル回帰(SVR)、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を個別に使用し、プレイヤーがゲームに与える影響を予測する。 多重線形回帰とランダムフォレストはそれぞれ90.16%と87.12%の最適予測精度を与える。

関連論文リスト

• Self-Training with Pseudo-Label Scorer for Aspect Sentiment Quad Prediction [54.23208041792073]
  Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) は、与えられたレビューに対して全てのクワッド(アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性)を予測することを目的としている。 ASQPタスクにおける重要な課題はラベル付きデータの不足であり、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。 そこで我々は,擬似ラベルスコアラーを用いた自己学習フレームワークを提案し,レビューと擬似ラベルの一致をスコアラーが評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:30:21Z)
• Bayes-xG: Player and Position Correction on Expected Goals (xG) using Bayesian Hierarchical Approach [55.2480439325792]
  本研究は, 期待目標(xG)測定値を用いて, 目標となるショットの予測における選手や位置要因の影響について検討した。 StatsBombの公開データを使って、イングランドのプレミアリーグから1万発のショットを分析している。 この研究は、スペインのラ・リガとドイツのブンデスリーガのデータに分析を拡張し、同等の結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T21:54:02Z)
• ApproxED: Approximate exploitability descent via learned best responses [61.17702187957206]
  連続的なアクションセットを持つゲームの近似的ナッシュ均衡を求める問題について検討する。 本稿では,戦略プロファイルに対するエクスプロイラビリティの近似を最小化する2つの新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T23:55:30Z)
• Data Science Approach to predict the winning Fantasy Cricket Team Dream 11 Fantasy Sports [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T01:58:57Z)
• Prediction of the outcome of a Twenty-20 Cricket Match : A Machine Learning Approach [1.417373050337415]
  我々は、T20クリケットマッチの結果を予測するために、4つの異なる機械学習アプローチを試す。 具体的には、競技チームに関わる選手の過去のパフォーマンス統計、評価されたクリケット統計ウェブサイトから得られた選手のレーティング、類似したパフォーマンス統計をクラスタリングし、ELOに基づくプレイヤーの評価手法を用いた新しい手法を提案する。 本稿では,ロジスティック回帰,サポートベクタマシン,ベイズネットワーク,決定木,ランダムフォレストなど,さまざまなMLアルゴリズムを用いて,これらの特徴工学手法の性能を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T23:43:36Z)
• Collusion Detection in Team-Based Multiplayer Games [57.153233321515984]
  チームベースのマルチプレイヤーゲームにおいて,協調動作を検出するシステムを提案する。 提案手法は,ゲーム内行動パターンと組み合わせたプレイヤーの社会的関係を解析する。 次に,非教師なし学習手法であるアイソレーションフォレストによる検出を自動化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T02:37:39Z)
• RMS-Net: Regression and Masking for Soccer Event Spotting [52.742046866220484]
  イベントラベルとその時間的オフセットを同時に予測できる,軽量でモジュール化されたアクションスポッティングネットワークを開発した。 SoccerNetデータセットでテストし、標準機能を使用して、完全な提案は3平均mAPポイントで現在の状態を超えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T16:04:18Z)
• Detecting Video Game Player Burnout with the Use of Sensor Data and Machine Learning [15.838305794790022]
  本研究では,センサデータ分析に基づいて,プレイヤーが今後の出会いに勝つかどうかを予測する手法を提案する。 センサデータは、リーグ・オブ・レジェンドズ(League of Legends)の22試合の参加者10名から収集された。 われわれはTransformerやGated Recurrent Unitといった機械学習モデルを訓練し、将来一定時間後にプレイヤーが遭遇するかどうかを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-29T21:16:09Z)
• Analysing Long Short Term Memory Models for Cricket Match Outcome Prediction [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T04:49:11Z)
• Collection and Validation of Psychophysiological Data from Professional and Amateur Players: a Multimodal eSports Dataset [7.135992354416602]
  リーグ・オブ・レジェンズ(League of Legends)ビデオゲームのプロチームとアマチュアチームから収集したデータセットを40時間以上の録音で提示する。 記録にはプレイヤーの生理活動、動き、脈拍、ササード、様々なセンサーから得られる。 このデータセットの重要な特徴は、5人のプレーヤーによる同時データ収集であり、チームレベルでのセンサーデータの分析を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T13:25:11Z)
• Interpretable Real-Time Win Prediction for Honor of Kings, a Popular Mobile MOBA Esport [51.20042288437171]
  本研究では,2段階空間時間ネットワーク(TSSTN)を提案する。 実世界のライブストリーミングシナリオにおける実験結果と応用により,提案したTSSTNモデルは予測精度と解釈可能性の両方において有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-14T12:00:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。