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AI 머신러닝 알고리즘을 적용한 한국여자프로골프(KLPGA) 선수의 상위 10위 이내 진입 여부 예측 : 스포츠 애널리틱스 관점 = Application of AI Machine Learning Algorithms to Predict Korea Ladies Professional Golf Association (KLPGA) Players Top 10 Ranking: A Sports Analytics Perspective
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2023
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Korean
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학술저널
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51-66(16쪽)
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With the world-class performance of the Korean Ladies Professional Golf Association (KLPGA) players and the qualitative growth of the competition and industry as a whole, professional golf has firmly established itself as one of the most popular sports in Korea. As we enter the era of the Fourth Industrial Revolution, the development of artificial intelligence technology and analytics is drawing attention to the importance of match result prediction research in all fields of sports, including golf. Despite the efforts and accumulation of various studies, it is still difficult to find a study that utilizes AI algorithms to predict the final ranking of Korean women's professional golfers. Considering the industrial and managerial value of top-level players in KLPGA, a study that predicts the category of players who can enter the top 10 in the next tournament becomes important and significant in both theoretical and practical terms. Reflecting the calls for such research, this study was conducted to apply AI machine learning algorithms to predict the final ranking of Korean women's professional golfers, focusing on whether they will enter the top 10 (Top 10 Finish). To empirically conduct this study, we used Python 3.10.9 to crawl and collect data from the KLPGA and the event website, which includes all competition events, match records, and player information from 2008 to May 2023. Based on this data, this study utilized five AI algorithms: Support Vector Machine, Light GBM, Elastic Net, Extreme Gradient Boosting (XG Boost), and Logistic Regression. For the demonstration of this study, 36 variables that can affect the outcome of a golf game were used as independent variables and whether the player entered the top 10 as a dependent variable, and the data was trained and analyzed by the five AI algorithms above. The results showed that support vector machines performed the best among the AI algorithms. Based on these empirical results, for example, the support vector machine was applied to predict which players could enter the top 10 in two events in May 2023, and 17 players were matched with the prediction to enter the top 10 in those events, and 11 of those players actually established themselves in the top 10. This study on predicting the results and rankings of KLPGA golfers can be considered for practical application in the golf industry and analytics as a solution.
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