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학술대회자료
저자정보
김석준 (한동대학교) 김헌주 (한동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
355 - 359 (5page)

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세이버메트릭스가 야구에 지대한 영향을 끼치고 있으며, 다양한 기록이 활용되고 있다. 본 연구에서는 팀 지표 외에 수상 기록, 연봉 정보와 같은 다양한 정보들을 머신러닝에 활용하여 시즌 승률을 예측하고 이를 피타고라스 승률과 비교하여 보다 더 정확한 예측 모델을 만들었으며, 승률의 증감 요인 분석을 통해 승률에 끼치는 상대적 중요도를 파악함으로써 선수 영입이나 구단 운영에 참고가 가능할 것으로 기대한다.
#Machine Learning #Major League Baseball #Pythagorean Expectation #Sabermetrics #SHAP #Winning Percentage Prediction #XGBoost

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
II. 연구 방법
III. 연구 결과 및 논의
IV. 결론
참고문헌

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