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데이터마이닝 기법을 이용한 프로야구 경기 승패 예측
Predicting Win-Loss of Professional Baseball Game by Using Data Mining Techniques 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호, 2018 Jan. 10, 2018년, pp.241 - 242  

김준우 (동아대학교 산업경영공학과) ,  조다설 (동아대학교 산업경영공학과)

초록
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야구 관람객들은 주로 자기가 선호하는 팀의 경기나 이길 가능성이 높은 경기를 관람하고자 한다. 때문에 시중에 지난 경기, 당일의 경기, 미래 경기에 대한 정보를 얻을 수 있는 KBO 사이트와 경기 승/패를 예측하기 위한 정보를 얻을 수 있는 사이트에서 경기 기록에 대한 정보를 얻어 관람 일을 결정하는데 도움을 얻는다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝을 통하여 프로야구 팬들이 특정 팀의 승/패를 예측하는데 사용할 수 있는 유용한 규칙과 패턴을 도출해보고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 연구에서는 국내 프로야구팀 중 L팀의 경기 승패를 클래스로 하는 분류 분석을 실시하기 위해 과거 경기별로 각각의 변수들에 대한 데이터를 수집, 데이터 전처리 후 weka[1]를 통하여 유의한 변수를 선정하고, 데이터마이닝[2] 기법 중 의사결정나무, 단순 베이지안 분석, 인접 이웃 분류기 등을 적용하여 가장 성능이 높은 방법을 선별해보고자 한다.
  • 다만, 본 연구는 프로야구팀의 경기력으로 투수의 역량만을 예측변수에 반영하였다는 한계를 갖는다. 이에, 저자들은 향후 팀의 타격 역량까지를 고려하는 보다 정교한 분류 모형을 개발하고자 한다.
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