論文の概要: Data-Driven Team Selection in Fantasy Premier League Using Integer Programming and Predictive Modeling Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02170v1
- Date: Sun, 04 May 2025 16:21:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.462181
- Title: Data-Driven Team Selection in Fantasy Premier League Using Integer Programming and Predictive Modeling Approach
- Title（参考訳）: 整数計画法と予測モデルを用いたファンタシープレミアリーグにおけるデータ駆動チーム選択
- Authors: Danial Ramezani,
- Abstract要約: 本稿では、最適開始11とキャプテンを選択する新しい決定論的かつ堅牢な整数計画モデルを提案する。
解釈可能な人工知能フレームワークと、基礎となるマッチング性能データを用いて、新しいハイブリッドスコアリングメトリクスを構築する。
その結果,提案手法は一貫した性能を維持しつつ高い評価を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fantasy football is a billion-dollar industry with millions of participants. Constrained by a fixed budget, decision-makers draft a squad whose players are expected to perform well in the upcoming weeks to maximize total points. This paper proposes novel deterministic and robust integer programming models that select the optimal starting eleven and the captain. A new hybrid scoring metric is constructed using an interpretable artificial intelligence framework and underlying match performance data. Several objective functions and estimation techniques are introduced for the programming model. To the best of my knowledge, this is the first study to approach fantasy football through this lens. The models' performance is evaluated using data from the 2023/24 Premier League season. Results indicate that the proposed hybrid method achieved the highest score while maintaining consistent performance. Utilizing the Monte Carlo simulation, the strategic choice of averaging techniques for estimating cost vectors, and the proposed hybrid approach are shown to be effective during the out-of-sample period. This paper also provides a thorough analysis of the optimal formations and players selected by the models, offering valuable insights into effective fantasy football strategies.
- Abstract（参考訳）: ファンタシーフットボールは、何百万人もの参加者を抱える10億ドル規模の産業である。
定額制の予算で制限された意思決定者は、選手が今後数週間で活躍し、総得点を最大化すると予想されるチームを起草する。
本稿では、最適開始11とキャプテンを選択する新しい決定論的かつ堅牢な整数計画モデルを提案する。
解釈可能な人工知能フレームワークと、基礎となるマッチング性能データを用いて、新しいハイブリッドスコアリングメトリクスを構築する。
プログラミングモデルにいくつかの客観的関数と推定手法を導入している。
私の知る限りでは、このレンズを通してファンタジーフットボールにアプローチする最初の研究だ。
モデルの性能は2023/24プレミアリーグシーズンのデータを用いて評価される。
その結果,提案手法は一貫した性能を維持しつつ高い評価を得た。
モンテカルロシミュレーションを用いることで, コストベクトル推定における平均化手法の戦略的選択と, 提案手法のハイブリッド化は, アウト・オブ・サンプル期間に有効であることが示されている。
また,本論文では,モデルが選択した最適なフォーメーションとプレーヤを網羅的に分析し,効果的なファンタジーフットボール戦略に関する貴重な洞察を提供する。
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