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J-GLOBAL ID：202202220946341793   整理番号：22A1088292

T20クリケットトーナメントマッチの転帰予測のための分類アルゴリズムの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance Analysis of Classification Algorithms for Outcome Prediction of T20 Cricket Tournament Matches

著者 (5件)： Pramanik Md. Aktaruzzaman (Daffodil International University,Dept. of CSE,Dhaka,Bangladesh) ,  Hasan Suzan Md. Mahmudul (Daffodil International University,Dept. of CIS,Dhaka,Bangladesh) ,  Biswas Al Amin (Daffodil International University,Dept. of CSE,Dhaka,Bangladesh) ,  Rahman Mohammad Zahidur (Jahangirnagar University,Dept. of CSE,Dhaka,Bangladesh) ,  Kalaiarasi A. (Sri Shakthi institute of engineering and technology,Dept. of EEE,Tamil Nadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 01-07  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クリケットは,南アジア諸国で最も人気のあるスポーツであり,2番目に一般的なスポーツである。そして,T20クリケットはこのゲームの最も魅力的なバージョンである。ビジネスは,過去10年間,スポーツイベントをクリケッティングすることに基づいて,大きく成長している。コオロギの勝者を予測し,ゲーム統計を分析するために多数の研究がなされてきた。これらの研究は,投資家とフランチスが,どのチームがより多くの利益を得るために投資できるかを決定するのを助ける。また,コーチ,スポーツアナリスト,および技術者は,他のチームに関するゲームの事実とアイデアを得て,彼らが決定と変化計画をそれに応じて行うのを助ける。本研究では,異なる非アンサンブルとアンサンブル機械学習分類器の比較解析を示した。バングラデシュPremier League(BPL)T20トーナメントの全ての海域のデータを集めた。2つのデータセットを作成した:1つはプレマッチ情報のみを含み,2番目はポストマッチ情報を含む。5つのベース分類器と5つのアンサンブル分類器を解析に適用した。ゲームを始める前にマッチ結果を予測する一方で,K-最近傍(KNN)が他のアルゴリズムと比較して最良に機能することを見出した。勾配ブースティング分類器は,すべての特徴を考慮したマッチ結果を予測するために,異なる分類器よりロバストであった。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ゲーム ,  スポーツ ,  バングラデシュ人民共和国 ,  コオロギ類 ,  海域 ,  性能分析 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  南アジア
準シソーラス用語： ブースティング ,  *分類アルゴリズム ,  投資家 ,  アナリスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 転帰 ,  予測 ,  分類アルゴリズム ,  性能解析