최근 경기 데이터를 활용한 EPL 경기 예측

Q: 이 논문에서 정의한 이전 경기 데이터란 무엇인가?

이전 경기 데이터는 EPL 공식 사이트에서 수집한 07/08 시즌부터 18/19 시즌까지의 총 12개 시즌 4,560경기 데이터 중 홈과 원정팀 지표별 이전 세 경기 평균 데이터를 의미한다. 이 데이터는 경기력을 나타내는 243개의 지표를 포함하며, 모든 시즌에 고르게 분포하지 않는 지표는 제외하고 정규화 과정을 거쳐 입력 변수로 사용한다.

Q: 축구 경기 예측에 XGBoost가 인공신경망의 대안이 될 수 있는 이유는 무엇인가?

연구 결과, 축구 예측과 같이 데이터가 충분하지 않고 아키텍처 설계 비용이 많이 들며 추가 분석이 필요한 도메인에서 XGBoost는 인공신경망보다 높은 예측 성능을 보였다. 특히 입력 변수 중요도 분석을 통해 성능을 향상시킬 수 있다는 점에서 훌륭한 대안이 된다.

김형원; 구명완

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김형원 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.12

수록면: 748 - 750 (3page)

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축구 예측은 매우 흥미로운 주제지만 아직까지 학습 데이터로 무엇을 사용해야 하는지, 어떤 모델을 사용해야 하는지에 대한 정확한 해답이 없다. 본 논문에서는 이전 경기 데이터를 학습 데이터로 사용하고 인공신경망과 XGBoost 모델을 이용하여 English Premier League(EPL) 경기의 승, 무, 패를 예측한다. 데이터는 EPL 공식 사 ... 전체 초록 보기

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구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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