論文の概要: Research on Effectiveness Evaluation and Optimization of Baseball Teaching Method Based on Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15721v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 05:34:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:42.941151
• Title: Research on Effectiveness Evaluation and Optimization of Baseball Teaching Method Based on Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく野球指導法の有効性評価と最適化に関する研究
• Authors: Shaoxuan Sun, Jingao Yuan, Yuelin Yang,
• Abstract要約: 本研究では,様々な機械学習モデルを用いて,野球トレーニングにおける学生の総合的な得点の回帰と予測を行う。 その結果, K-Neighbors Regressor と Gradient Boosting Regressor は総合的な予測精度と安定性に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In modern physical education, data-driven evaluation methods have gradually attracted attention, especially the quantitative prediction of students' sports performance through machine learning model. The purpose of this study is to use a variety of machine learning models to regress and predict students' comprehensive scores in baseball training, so as to evaluate the effectiveness of the current baseball teaching methods and put forward targeted training optimization suggestions. We set up a model and evaluate the performance of students by collecting many characteristics, such as hitting times, running times and batting. The experimental results show that K-Neighbors Regressor and Gradient Boosting Regressor are excellent in comprehensive prediction accuracy and stability, and the R score and error index are significantly better than other models. In addition, through the analysis of feature importance, it is found that cumulative hits and cumulative runs are the key factors affecting students' comprehensive scores. Based on the results of this study, this paper puts forward some suggestions on optimizing training strategies to help students get better performance in baseball training. The results show that the data-driven teaching evaluation method can effectively support physical education and promote personalized and refined teaching plan design.
• Abstract（参考訳）: 現代の体育教育では、データ駆動評価手法が徐々に注目され、特に機械学習モデルによる学生のスポーツパフォーマンスの定量的予測が注目されている。 本研究の目的は,様々な機械学習モデルを用いて,野球トレーニングにおける学生の総合的な得点の回帰と予測を行い,現在の野球指導方法の有効性を評価し,対象とする学習最適化の提案を前進させることである。 我々は,打球時間,ランニング時間,打球など,多くの特徴を収集し,学生のパフォーマンスを評価するモデルを構築した。 実験の結果, K-Neighbors Regressor と Gradient Boosting Regressor は総合的な予測精度と安定性に優れており,R スコアと誤差指数は他のモデルよりもかなり優れていることがわかった。 また,特徴重要度の分析から,累積ヒットと累積ランニングが学生の総合得点に影響を及ぼす重要な要因であることが判明した。 本研究は,野球のトレーニングにおける成績向上を支援するためのトレーニング戦略の最適化について提案するものである。 その結果、データ駆動型教育評価手法は、身体教育を効果的に支援し、パーソナライズされ洗練された教育計画設計を促進することができることがわかった。

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