論文の概要: Predicting Market Value in Professional Soccer: Insights from Explainable Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04599v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 11:01:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 16:17:27.031806
• Title: Predicting Market Value in Professional Soccer: Insights from Explainable Machine Learning Models
• Title（参考訳）: プロサッカーにおける市場価値の予測 - 説明可能な機械学習モデルからの考察
• Authors: Chunyang Huang, Shaoliang Zhang
• Abstract要約: FIFAウェブサイトから収集したデータセットを用いて、モデルの予測に関する詳細な説明を提供するために、アンサンブル機械学習アプローチを採用する。 解析の結果,ボールコントロール,ショートパス,フィニッシュ,インターセプション,ドリブル,タックリングといった特定のスキルが,スキルディメンションの中で最重要であることが明らかとなった。 我々の結果は、より正確で客観的で一貫した、市場価値の推定フレームワークを提供し、プレイヤー転送における管理上の決定に有用な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2590064835234913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents an innovative method for predicting the market value of professional soccer players using explainable machine learning models. Using a dataset curated from the FIFA website, we employ an ensemble machine learning approach coupled with Shapley Additive exPlanations (SHAP) to provide detailed explanations of the models' predictions. The GBDT model achieves the highest mean R-Squared (0.8780) and the lowest mean Root Mean Squared Error (3,221,632.175), indicating its superior performance among the evaluated models. Our analysis reveals that specific skills such as ball control, short passing, finishing, interceptions, dribbling, and tackling are paramount within the skill dimension, whereas sprint speed and acceleration are critical in the fitness dimension, and reactions are preeminent in the cognitive dimension. Our results offer a more accurate, objective, and consistent framework for market value estimation, presenting useful insights for managerial decisions in player transfers.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,説明可能な機械学習モデルを用いて,プロサッカー選手の市場価値を予測する革新的な手法を提案する。 fifaのウェブサイトから収集したデータセットを用いて,shapley additive explanations (shap) を併用したアンサンブル機械学習手法を用いて,モデル予測の詳細な説明を行う。 GBDTモデルは平均 R-Squared (0.8780) と最低平均 Root Mean Squared Error (3,221,632.175) を達成する。 分析の結果,ボールコントロール,ショートパス,インターセプション,リブリング,タックリングといった特定のスキルがスキルディメンションにおいて最重要であるのに対して,スプリントスピードとアクセラレーションはフィットネスディメンションにおいて重要であり,認知次元では反応が顕著であることがわかった。 我々の結果は、より正確で客観的で一貫した市場価値推定フレームワークを提供し、プレイヤー転送における管理上の決定に有用な洞察を提供する。

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