machine-learning - バスケットボール統計の予測アルゴリズム

Question

バスケットボール選手の過去の統計に基づいて将来の統計を予測する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。過去 3 シーズンの統計に基づいて、次のシーズンの統計を予測できるようにしたいと考えています (前の 3 シーズンから選択できる場合)。私が使用できる優れた予測アルゴリズムの提案はありますか? データは連続しており、5 から 14 のディメンション (年齢、分、ポイントなど) の間のどこかにある可能性があります。

ありがとう！

注: Weka プログラムを使用してこれを行いたいと思います。

Answer 1

すぐに使用できるランダム フォレストは、強力なベースラインを提供する可能性が高いため、これから始めます。

また、線形回帰を試すこともできます。これは単純ですが比較的効果的な方法ですが、データによっては、もう少し微調整が必​​要になる場合があります (たとえば、入力変数や出力変数の一部を変換するなど)。

勾配ブースティング回帰も強力な予測因子ですが、通常、うまく機能させるにはさらに調整が必要です。

これらのアルゴリズムにはすべて Weka が実装されています。