[論文レビュー] A study on Machine Learning Approaches for Player Performance and Match Results Prediction

Harsh Mittal, Deepak Rikhari+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2021

Sports Analytics and Performance参考文献 16被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、クリケットの試合結果および選手のパフォーマンス予測のための複数の機械学習手法——KNN、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、SVM、アンサンブル手法——を評価している。ニューラルネットワークとアンサンブルモデルが最も高い正確性（最大91.43％）を達成したが、性能はデータ品質と特徴量選択に強く依存しており、KNNとSVMもESPN CricinfoおよびKaggleからの洗練されたデータセットでは強力な結果を示した。

ABSTRACT

Cricket is unarguably one of the most popular sports in the world. Predicting the outcome of a cricket match has become a fundamental problem as we are advancing in the field of machine learning. Multiple researchers have tried to predict the outcome of a cricket match or a tournament, or to predict the performance of players during a match, or to predict the players who should be selected as per their current performance, form, morale, etc. using machine learning and artificial intelligence techniques keeping in mind extensive detailing, features, and parameters. We discuss some of these techniques along with a brief comparison among these techniques.

研究の動機と目的

• クリケットの試合結果および選手パフォーマンスを予測するための機械学習手法を評価・比較すること。
• 実世界のクリケットデータセットを用いた試合結果予測に最も効果的なアルゴリズムを特定すること。
• 特徴量選択とデータ品質がスポーツ予測におけるモデル性能に与える影響を分析すること。
• クリケットチームおよび管理層がデータドリブンなチーム選定と戦略立案に役立てるための知見を提供すること。

提案手法

• 本研究では、K-Nearest Neighbors (KNN)、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン (SVM)、ランダムフォレスト、アンサンブル手法を含む教師あり機械学習アルゴリズムを採用している。
• データはESPN Cricinfo、Kaggle、CricSheetなどの信頼できるソースから収集され、非数値および欠損フィールドの削除を含む前処理が施されている。
• 特徴量には、選手統計（打率、取ったウィケット数、出場試合数）、試合状況（先攻、会場、時間）、チームレベルの指標（ICCランク、ホームアドバンテージ）が含まれる。
• 性能評価には、正確性、カッパ統計、交差検証（10分割交差検証およびパcentile分割）を用い、妥当性を確保している。
• モデルは歴史的クリケット試合データを用いて訓練およびテストされ、特に1インnings目の得点予測（線形回帰）と2インnings目での勝利確率予測（ナイーブベイズ）に注力している。
• 複数の研究を比較し、試合結果予測、選手分類、得点／ウィケット予測におけるアルゴリズム性能を評価している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの機械学習アルゴリズムがクリケット試合の結果予測において最も優れているか？
• RQ2 特徴量選択とデータ品質は、クリケット試合予測モデルの正確性にどのように影響するか？
• RQ3 選手パフォーマンス指標は、チームレベルの結果予測に効果的に利用できるか？
• RQ4 ニューラルネットワークとアンサンブルモデルは、KNN やロジスティック回帰といった伝統的なモデルと比較して、クリケット予測タスクでどのように異なるか？
• RQ5 交差検証とデータセットサイズは、スポーツ予測におけるモデルの一般化性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• ニューラルネットワークとラジアル基底関数ネットワーク (RBFN) は、得点とウィケット数の予測で最も高い正確性を示し、RBFNは91.43％の正確性に達した。
• SVMは、テストデータセットで最高のカッパ統計値を記録し、他の分類器よりも優れた性能を示した。
• KNNベースのモデルは、試合結果予測で71％の正確性を達成し、2019年ワールドカップでインドとイングランドを上位候補として的確に特定した。
• ロジスティック回帰モデルは、ホームアドバンテージ、ICCランク、会場成績といった要因を重み付けすることで、試合結果予測で74.9％の正確性を達成した。
• ランダムフォレストとMLP分類器は強力な性能を示し、ランダムフォレストは得点とウィケット予測でテストデータで90％の正確性を達成した。MLPはインnings総得点予測で他を上回った。
• ナイーブベイズは、試合が進むにつれて勝利確率予測の性能が向上し、特に後半のオーバーで優れた結果を示した。