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논문 기본 정보

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저자정보
예원진 (한양대학교) 이성노 (한양대학교)
저널정보
한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제24권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
53 - 69 (17page)

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이 연구의 목적은 2022 FIBA 남자농구 아시아컵 경기대회의 공식기록(box score)을 사용하여 전통적 측면에서의 통계적 방법, 데이터마이닝 기법, 머신러닝의 기법을 활용하여 예측 성능을 비교한 것이다. 본 연구의 대상은 2022 FIBA 남자농구 아시아컵 경기대회의 공식기록을 통해 얻어지는 기록 중에서 총 72개 경기기록이었으며, 총 20개의 변수를 통해 경기 승패 결과 예측을 하였다. 남자농구 아시아컵 경기대회의 승패 결과를 예측하기 위해 KNN(K Nearest Neighbor), Decision Tree, Support Vector Machine(SVM), Logistic Regression, Random Forest 5가지 분류 모델을 사용하였다. 이 연구의 자료수집과 처리를 위하여 통계프로그램 Python 3.10.1 버전을 라이브러리와 함께 사용하였고, 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 모델별 예측 결과에서는 SVM 모델이 KNN, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression 모델보다 최적의 예측 성능을 나타냈고 86.67%의 예측 정확도 및 0.868의 F1 점수를 보였다. 둘째, Random Forest 분류 모델을 이용하여 2022 남자농구 아시아컵 경기대회의 승패 결과를 예측했을 때, 데이터 세트의 샘플 개수가 충분하지 않기 때문에 과적화(Overfitting) 현상이 발생했다. 이 연구의 연구 결과를 토대로 향후 사례 수를 증가하여 더 많은 데이터가 모델의 정확도를 높이는 동시에 과적합 가능성을 줄일 수 있다고 사료되었다. 그리고 더 정확한 예측 결과를 얻기 위하여서 머신러닝뿐만 아니라 딥러닝과 관련한 연구도 필요할 것으로 판단되는 바이다.
#머신러닝 #남자농구 아시아컵 #예측 #분류 모형 #Machine Learning #Mens Basketball Asian Cup #Prediction #Classification Model

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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