DSL_statblogスマートフォン用の表示で見るDSL_statblogこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。今回はサッカーの勝敗・試合内容の履歴データから、勝敗の要因や勝敗を予測するモデルを作成してみたい。今回の分析の目的ビッグデータはビジネスの世界のみならず、スポーツにまで大きく影響を与えている。大量データの処理、保存が可能になったことで、スポーツに関するデータ分析が進展し、これまでの常識を大きく覆されることもあるようだ。今回は、Jリーグの過去の試合データ決定木を用いて分析し、サッカーの勝利に寄与する要因の分析と勝敗の予測を実施していきたい。フィッシュボーン図で仮説を立てる今回は「試合の勝敗」について興味があるので、フィッシュボーン図で影響する要因の仮説を立てる。手元にあるデータ全部を使ってやってみることが重要。ホームチームの勝敗を目的変数に、それ以外の変数を説明変数にして決定木を作成する。対戦カードのデータはサンプル数が極めて限られるため除いたうえで実行した。【決定木(全データ)】まず、全量のデータを使うと、当然ながらホームチームの点数が最も寄与する要因となる。ホームチームのスコアが1.5点以上、つまり2点以上とっているか否かで勝敗が大きく変わる。2点以上とっている場合の勝率は75%、2点未満の場合の勝率は17%になることがわかる。2得点以上の場合に勝率が良いことは感覚的に不自然ではない。得点以外ではどのような要素が勝敗に影響しているのであろうか。再度決定木を作成する。【決定木(得点を除いたデータ)】ホームチームのシュート成功率とアウェイチームのシュート成功率が重要であることが分かる。量(シュート数)よりも質(シュート成功率)がサッカーの勝利に寄与することがわかる。続いて、シュート成功率を除いて同様に決定木を作成する。【決定木(得点、シュート成功率を除いたデータ)】アウェイチームのクリア数、続いてホームチームのシュート数が寄与することが分かる。アウェイチームのクリア数が26回以上になった場合ホームチームの勝率は25%程度になる。勝敗の要因考察ホームチームの勝利には得点を2点以上とること、そしてシュート成功率を高めることが最も重要。アウェイチームにクリアをされる回数が重要であることがわかる。今回の分析において、攻撃に関する変数が常に最上位にきていたことから、サッカーの勝利には守りよりも攻めが肝要であると言える。「予測」の場合は、事前に入手できるデータと出来ないデータを区別することが重要。今回のデータで言うと、事前に入手できるデータは以下に記載の通り。決定木作成におけるcpの設定は、plotcp関数により、下記のグラフより判断。Errorより、cpを0.037に設定。作成されたモデルは以下。対戦カードで勝敗を予測するモデルとなった。作成したモデルに対してテストデータを当てはめ、モデルの精度を評価する。ともに、30%-70%を中心に分布。ROCカーブAUCは0.57。予測モデルの精度としては芳しくない。R^2:0.04"当然のことながら、絶望的に悪い精度である。実際のデータで予測してみるJリーグ第11節の対戦カードを元に予測を実施。※アビスパ福岡は2015年にJ1に昇格し、データが不足しているため今回の予測対象外とする。予測結果は8試合中5試合を的中。予測モデルとしての精度は非常に低く、対戦カードでは勝敗が決まりにくいスポーツであることが分かる。改善の方向性としては、1説明変数を増やすこと、2チームごとに戦術が異なっているため、チームごとにモデルを作ること、3年度による傾向の違いが見られる場合、モデルの作成に使用するデータの期間を短くすること、が挙げられる。ここまでのまとめこれまで勉強した時系列解析の手法・考え方をまとめる。»ProfileMemorandum【免責事項】当サイトのプログラムを使用した結果生じた損害については、一切責任を負いません。メモ)はてなブログをはじめよう!nakhirotさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。