JMP(R) を使用して FIFA プレーヤーの市場価値を予測する (2019-US-EPO-254)レベル: 初級
ヴィニーラ・ダトラさん、コネチカット大学学生
トーレ・コッホ、コネチカット大学学生
ジョハナ・ロドリゲス、コネチカット大学学生
アナン・ガーグ、コネチカット大学学生
選手の評価を評価することは、FIFA クラブが選手と契約を結び、支出予算に取り組む際に役立ちます。sofifa.com からスクレイピングされたデータは、JMP を使用してサンプリング、調査、変更、モデル化、分析されています。データセットには、選手情報とパフォーマンス統計として大まかに分類される 88 の異なる列があり、各行は 2019 年の個々の FIFA 選手に属しています。サンプリング フェーズでは、データはトレーニング、検証、テストのために 40-30-30 に分割されます。変更フェーズでは、主成分分析を使用して 29 の主要なパフォーマンス属性が 6 つの主要属性にまとめられます。データは、JMP の数式と分布プロットを使用して機能エンジニアリングおよび分析されます。決定木、K 近傍法、ニューラル ネットワーク モデルが構築され、選手の価値を予測するのに最適なモデルが特定されます。次に、モデル比較機能を使用してモデルが比較され、テスト データでのパフォーマンスに基づいて最適なモデルが特定されます。モデルは、パフォーマンス属性を考慮して、低～中程度の選手の価値を最もよく予測できます。
