KCI등재
한국프로야구에서 데이터마이닝을 이용한 팀대 팀 승패모형 = Win-Lose Models When Two Teams Meet Using Data Mining in the Korean Pro-Baseball
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2009
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
3417-3426(10쪽)
KCI 피인용횟수
9
제공처
The primary purpose of this study is to identify the factors that affect the likelihood of a team winning a game in Korean Pro-Baseball by estimating three supervised learnings. Using data from the 3,567 baseball games that were played in the Korean Pro-Baseball from the 2000 to 2006 seasons, models that measure the likelihood of a team winning a game are estimated. For statistical analysis, logistic regression model, neural network model and decision tree model were conducted and the results were compared and presented. As a result, the neural network model and logistic regression model are more efficient than decision tree model under existing conditions.
더보기본 연구에서는 한국프로야구 경기에서 팀대 팀의 승패에 기여하는 변수와 그 영향을 알아보기 위해 2000년부터 2006년까지 있었던 3,567 게임에 대하여 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형을 활용한 통계적 승패모형을 제시하였다. 사용된 변수들은 경기 직전까지의 득점, 실점, 이전승률, 상대팀에 대한 득점, 실점, 누적득점 및 누적실점 등 28개의 독립변수이다.
그 결과 제안된 모형들은 상대팀에 대한 이전승률, 팀의 득점 등이 중요한 비중을 차지하였고, 1점 차이 경기인 경우에는 홈팀 여부도 중요한 요인으로 작용하였다. 또한 세 가지 모형의 효율성은 비슷하게 나타났으나 로지스틱 회귀모형과 신경망모형이 다소 의사결정나무모형보다 분류정확율이 높았다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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