Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για sports analytics

Abstract

Η μελέτη διερευνά τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της αποτελεσματικότητας των μπασκετμπολίστων στην EuroLeague, με ειδική εστί- αση σε εφαρμογές για φανταστική επιλογή ομάδων της EuroLeague. Αναλύοντας εκτεταμένα δεδομένα παικτών από πολλές χρονιές, χρησιμοποιήθηκαν διάφορα μο- ντέλα μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της γραμμικής παλινδρόμησης, των δέντρων αποφάσεων και των νευρωνικών δικτύων, για την πρόβλεψη της βαθμολο- γία απόδοσης παίκτη (PER). Η μελέτη μας δείχνει ότι αυτά τα μοντέλα μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την ακρίβεια των προβλέψεων απόδοσης των παικτών σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους. Οι πληροφορίες που αποκτήθηκαν από αυτές τις προβλέψεις μπορούν να εφαρμοστούν απευθείας για τη βελτιστοποίηση της επιλογής παικτών στο διαδικτυακό παιχνίδι Fantasy EuroLeague, δίνοντας τη δυνατότητα στους χρήστες να δημιουργήσουν πιο ανταγωνιστικές ομάδες που θα αποφέρουν περισσότερους πόντους. Η μελέτη τονίζει επίσης τη σημασία της ρύθμι- σης των μοντέλων και της επιλογής χαρακτηριστικών στη βελτίωση της αξιοπιστίας της πρόβλεψης. Συνολικά, αυτή η εργασία παρέχει ένα πολύτιμο εργαλείο τόσο για τους αναλυτές όσο και για τους λάτρεις των παιχνιδιών Fantasy, γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ προηγμένων sports analytics και πρακτικών εφαρμογών στη διαχεί- ριση παιχνιδιών Fantasy.