論文の概要: Exploring Patterns Behind Sports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07491v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 11:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:06.239657
• Title: Exploring Patterns Behind Sports
• Title（参考訳）: スポーツの裏にあるパターンを探る
• Authors: Chang Liu, Chengcheng Ma, XuanQi Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、ARIMAとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルを用いて、時系列予測のための包括的なフレームワークを提案する。 このモデルには埋め込みやPCAといった機能エンジニアリング技術が組み込まれており、生データを低次元の表現に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2838877620203935
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• Abstract: This paper presents a comprehensive framework for time series prediction using a hybrid model that combines ARIMA and LSTM. The model incorporates feature engineering techniques, including embedding and PCA, to transform raw data into a lower-dimensional representation while retaining key information. The embedding technique is used to convert categorical data into continuous vectors, facilitating the capture of complex relationships. PCA is applied to reduce dimensionality and extract principal components, enhancing model performance and computational efficiency. To handle both linear and nonlinear patterns in the data, the ARIMA model captures linear trends, while the LSTM model models complex nonlinear dependencies. The hybrid model is trained on historical data and achieves high accuracy, as demonstrated by low RMSE and MAE scores. Additionally, the paper employs the run test to assess the randomness of sequences, providing insights into the underlying patterns. Ablation studies are conducted to validate the roles of different components in the model, demonstrating the significance of each module. The paper also utilizes the SHAP method to quantify the impact of traditional advantages on the predicted results, offering a detailed understanding of feature importance. The KNN method is used to determine the optimal prediction interval, further enhancing the model's accuracy. The results highlight the effectiveness of combining traditional statistical methods with modern deep learning techniques for robust time series forecasting in Sports.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ARIMAとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルを用いて、時系列予測のための包括的なフレームワークを提案する。 このモデルには埋め込みやPCAといった機能エンジニアリング技術が組み込まれており、キー情報を保持しながら生データを低次元の表現に変換する。 埋め込み技術は、分類データを連続ベクトルに変換するために使われ、複雑な関係の捕捉を容易にする。 PCAは次元を小さくし、主成分を抽出し、モデル性能と計算効率を向上させる。 データ内の線形パターンと非線形パターンの両方を扱うために、ARIMAモデルは線形傾向を捉え、LSTMモデルは複雑な非線形依存性をモデル化する。 ハイブリッドモデルは、履歴データに基づいて訓練され、RMSEとMAEの低いスコアで示されるように、高精度に達成される。 さらに,実行テストを用いてシーケンスのランダム性を評価し,その基礎となるパターンについて考察する。 モデルにおける異なるコンポーネントの役割を検証するためのアブレーション研究を行い、各モジュールの重要性を実証した。 また、SHAP法を用いて、従来の利点が予測結果に与える影響を定量化し、特徴の重要性の詳細な理解を提供する。 KNN法は最適な予測間隔を決定するために用いられ、モデルの精度をさらに高める。 その結果,スポーツにおける堅牢な時系列予測において,従来の統計手法と近代的な深層学習技術を組み合わせることの有効性を強調した。

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