論文の概要: Explainable artificial intelligence model for identifying Market Value in Professional Soccer Players

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04599v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 08:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 02:40:32.553303
• Title: Explainable artificial intelligence model for identifying Market Value in Professional Soccer Players
• Title（参考訳）: プロサッカー選手の市場価値識別のための説明可能な人工知能モデル
• Authors: Chunyang Huang, Shaoliang Zhang
• Abstract要約: ソフィファの約12,000人のプレイヤーのデータを用いて、ボルタのアルゴリズムは特徴選択を合理化した。 グラディエントブースティング決定木(GBDT)モデルは予測精度に優れ、R-squaredは0.901、Root Mean Squared Error(RMSE)は3,221,632.175である。
• 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 introduces an advanced machine learning method for predicting soccer players' market values, combining ensemble models and the Shapley Additive Explanations (SHAP) for interpretability. Utilizing data from about 12,000 players from Sofifa, the Boruta algorithm streamlined feature selection. The Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) model excelled in predictive accuracy, with an R-squared of 0.901 and a Root Mean Squared Error (RMSE) of 3,221,632.175. Player attributes in skills, fitness, and cognitive areas significantly influenced market value. These insights aid sports industry stakeholders in player valuation. However, the study has limitations, like underestimating superstar players' values and needing larger datasets. Future research directions include enhancing the model's applicability and exploring value prediction in various contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,サッカー選手の市場価値を予測するための高度な機械学習手法を提案し,アンサンブルモデルとShapley Additive Explanations (SHAP)を組み合わせて解釈可能とした。 sofifaの約12,000人のプレイヤーのデータを利用して、borutaアルゴリズムは特徴の選択を合理化した。 グラディエントブースティング決定木(GBDT)モデルは予測精度に優れ、R-squaredは0.901、Root Mean Squared Error(RMSE)は3,221,632.175である。 プレイヤーのスキル、フィットネス、認知領域の属性は市場価値に大きく影響した。 これらの洞察は選手の評価においてスポーツ業界のステークホルダーを助ける。 しかし、この研究には、スーパースタープレーヤーの値を過小評価したり、より大きなデータセットを必要とするような制限がある。 今後の研究の方向性には、モデルの適用性の向上と、さまざまなコンテキストにおける価値予測の探索が含まれる。

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