利用机器学习预测印度超级联赛（IPL）比赛结果
应用统计
2020-09-22 v5 机器学习
摘要
板球，尤其是二十20赛制，具有最大的不确定性，单是一局（over）便可彻底改变比赛势头。数以百万计的人关注印度超级联赛（IPL），因此建立预测其比赛结果的模型是一个现实问题。板球比赛取决于多种因素，本工作识别出显著影响二十20板球比赛结果的因素。考虑每名球员在场上的表现，以确定各队的总体权重（相对实力）。提出一种基于多元回归的解法，计算联赛中每名球员的得分，并根据为该队出场最多的球员过往表现计算球队总体权重。最后，基于所识别的影响IPL比赛结果的七个因素建立数据集。训练了六种机器学习模型，用于在2018年每场IPL比赛开局前、掷币后立即预测结果。其中三种训练模型对超过40场比赛预测正确，多层感知机（Multilayer Perceptron）以71.66%的准确率优于所有其他模型。
引用
@article{arxiv.1809.09813,
title = {Predicting Outcome of Indian Premier League (IPL) Matches Using Machine Learning},
author = {Rabindra Lamsal and Ayesha Choudhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09813},
year = {2020}
}