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基於機器學習技術建構整合式運動賽事結果預測模式-以美國職業籃球為例

為了解決MLB espn score的問題，作者陳威任 這樣論述：

運動賽事預測模型在近年運動市場蓬勃發展之下，已漸漸成為一個重要的議題。建立一個好的運動賽事預測模型，在運動博弈、球隊管理營運、媒體轉播管理上，均具有非常大的助益。現存相關研究較少使用機器學習方法進行運動賽事預測模型之建構。本研究提出一個以機器學習方法為基礎之運動賽事預測模型，使用美國職業籃球聯盟（National Basketball Association，NBA）2018-2019賽季所有賽事之攻守數據做為資料庫，預測每場賽事最終球隊總得分。本研究使用相關研究較常採納之十五項攻守數據，自最具公信力之籃球數據網站Basketball-Reference.com擷取NBA 2018-2019

賽季所有賽事之球隊攻守數據。攻守數據經過標準化後，將資料進行特徵工程（Feature Engineering），相關研究均以單一賽事延遲（Game-Lag）作為特徵建構方式，本研究採納六場賽事延遲，提高研究之完整性。本研究建構之預測模型包括二種預測程序（Process）。第一個程序由二階段預測模型組成：第一階段模型由四種機器學習方法及一種無母數回歸方法建構，經過特徵建構後之十三個預測變量進入第一階段模型進行建模及預測，並且在第一階段模型分析時，選擇預測效果較佳的賽事延遲數量。第二階段模型由特徵選擇（Feature Selection）開始，本研究採用三種內嵌式（Embedded）特徵選擇方法，

從十三個預測變量中，經由排序法（Ranking），選出六個重要預測變量，進行第二階段模型建模及預測。最後將五種方法、二階段模型共計十種不同預測結果進行比較。透過實證資料，本程序探討不同賽事延遲對預測模型之影響，得到預測效果較佳之賽事延遲資訊，並且發現二階段模型能夠取得較佳之預測結果。第二個程序著重於特徵工程中，對於特徵之組成，本研究採用適應性權重（Adaptive Weighting），將距離目標賽事較近之參考數據賦予較高之權重，並且與不同之賽事延遲進行配對，完成不同之特徵組合（Feature set），作為五種機器學習方法組成之預測模型之輸入變項，經由本程序之實證結果，得到預測效果較佳之適應

性權重及賽事延遲之組合。本研究藉由二種程序所得到之實證結果，證實適當的選擇賽事延遲及適應性權重，對於建構機器學習為基礎之籃球賽事比數預測模型具有提升的效果。

豪門球隊的Money Ball-以Major League Baseball為例

為了解決MLB espn score的問題，作者吳啟睿 這樣論述：

電影魔球(Money Ball) 敘述美國職棒大聯盟MLB(Major League Baseball)一小市場球隊的經理面對著有限的球隊預算，透過統計學運算評估對球員的投資，打造出最經濟實惠又有戰力的球隊陣容，寫出許多令人讚嘆不已的運動奇蹟；相較之下，許多豪門球隊的薪資政策常常被批評是浪費、亂灑錢又無效率，然而不論如何的被批評，大市場球隊的經理們依舊不改其花大錢簽球員的薪資政策，本研究欲探討這樣的薪資政策背後是否有其目的或追求的目標。現今MLB的球員人種組成越來越國際化，拓展海外市場也一直是近年來MLB努力的方向，亞洲可說是北美本土之外最大的棒球市場，近年來也有越來越多的亞洲選手西進挑戰M

LB這個職業棒球運動的最高殿堂，而這些選手大部分也都被大市場球隊所簽下，亞洲選手背後所代表的亞洲市場是否也是吸引大市場球隊選擇這些球員的原因之一，為探討大市場豪門球隊的薪資政策及其對亞洲市場開發的策略方向，本研究擬以兩階段資料包絡分析法(Two-stage DEA)，分析2005-2009年球季MLB共30支球隊，將球季分成兩個階段進行分析，第一階段為球隊投入團隊薪資獲取球員及球員成績；第二階段為透過球員及球員成績獲取團隊勝率、球迷進場數、亞洲轉播權利金等市場營收利益；研究結果顯示第一階段如同過去研究及媒體批評，在以薪資投入換取球員場上表現時，因薪資相較其他球隊相對偏高的緣故，大市場球隊效率表

現普遍不佳，但在第二階段透過球員表現換取球隊勝率及亞洲市場收益時，大市場球隊的效率有明顯的提升並名列前茅，可見大市場球隊將團隊薪資視為一種投資，其背後的目的為更大的市場開發及獲利。