축구의 경기 결과 예측을 위한 머신러닝 기법 비교

Q: 이 논문에서 정의한 축구 경기 결과 예측이란 무엇인가?

축구 경기 결과 예측은 스포츠 경기 분석 분야에서 경기의 내용을 기록한 공식 기록을 활용하여 미래의 경기 결과를 미리 가늠하는 행위이다. 이는 성공적인 내용과 그렇지 않은 내용의 차이를 통해 승자와 패자를 구분하는 요소로 인식되며, 상대하는 팀의 경기력 수준에 따라 상이하게 나타날 수 있는 경기 결과를 상대성을 고려하여 적중률을 높이는 것을 목표로 한다.

Q: 축구 경기 결과 예측에 가장 뛰어난 성능을 보인 머신러닝 기법은 무엇인가?

연구 결과, 축구 경기 결과를 예측하는 데 가장 뛰어난 예측 성능을 나타낸 것은 선형 판별 분석이다. 서포트벡터머신과 XGBoost 모델 또한 높은 F1 score를 기록하며 좋은 성능을 보였다. 반면 로지스틱 회귀분석은 다른 모델에 비해 낮은 예측 성능을 나타냈다.

최형준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최형준 (단국대학교)

저널정보: 한국체육측정평가학회 한국체육측정평가학회지 한국체육측정평가학회지 제24권 제4호

발행연도: 2022.12

수록면: 81 - 91 (11page)

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본 연구는 축구 경기 결과의 예측을 위하여 사용되는 머신러닝 기법의 예측 성능을 비교하는 것을 주된 목적으로 두었다. 본 연구의 대상은 2013-2014시즌부터 2019-2020시즌까지 영국 EPL에서 개최된 경기(n=2,660)이었으며, 예측에 사용된 변인은 홈팀을 기준으로 하여 총 26개 독립변인과 1개 종속변인으로 선정하였다. 본 연구를 위해서 사용한 머신러닝 기법은 총 7가지로서, 로지스틱 회귀분석, 선형판별분석, 인공신경망 모델, 딥러닝 모델, 서포트벡터머신, 나이브 베이즈 모델, XGBoost 모델이 비교대상이 되었다. 모델의 평가방법은 Cohen’s Kappa, 정확도(accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수로 비교하였다. 본 연구에서 축구 경기 결과를 예측하는 데 가장 뛰어난 예측 성능을 나타낸 것은 선형 판별 분석이었으며, 서포트벡터머신과 XGBoost 모델도 높은 F1 score를 나타내었다.

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