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使用 JMP(R) 预测 FIFA 球员的市场价值 (2019-US-EPO-254)

级别：初学者

Vineela Datla，康涅狄格大学学生

康涅狄格大学学生 Thore Koch

康涅狄格大学学生乔安娜·罗德里格斯

康涅狄格大学学生 Anan Garg

评估球员的估值有助于 FIFA 俱乐部在制定支出预算时与球员签订合同。从 sofifa.com 抓取的数据已使用 JMP 进行采样、探索、修改、建模和分析。数据集有 88 个不同的列，大致分为球员信息和表现统计数据，每行属于 2019 年的 FIFA 球员。在采样阶段，数据被分成 40-30-30 进行训练、验证和测试。在修改阶段，使用主成分分析将 29 个关键表现属性分为六个主要属性。使用 JMP 公式和分布图对数据进行特征工程和分析。建立决策树、K 近邻和神经网络模型来确定预测球员价值的最佳模型。然后使用模型比较功能比较模型，并根据其在测试数据上的表现确定最佳模型。该模型可以根据表现属性最好地预测中低端球员的价值。