Google Cloud & NCAA® March Madness Analytics

대회 : https://www.kaggle.com/competitions/march-madness-analytics-2020

Google Cloud & NCAA® March Madness Analytics

 

노트북 : https://www.kaggle.com/code/maxkang/business-analytics-and-applications-midterm-proj

Business Analytics and Applications - Midterm Proj

 

 

대회 설명

- 'Rob Mulla'이라는 사용자의 "🏀 2020년 3월 광란의 데이터 - First Look EDA"와 "데이터를 사용하여 NCAA 농구 포지션 재정의하기!"를 살펴볼 것입니다.

- 첫 번째 노트북 : 선수 통계, 팀 결과에 따라 선수부터 선수까지 수년간 축적된 역사적 데이터를 살펴보기

- 두 번째 노트북 : 비지도 머신 러닝을 사용하여 NCAA 선수들을 다양한 선수 유형으로 클러스터링하기

 

측정 지표

 

 

n : 플레이한 게임 수

y^hat_i : 1 이 2를 이길 것으로 예측될 확률

y_i : 1이면 team 1 이 이기고, 0이면 team 2가 이긴 것임

log() : 로그함수

 

코드 상으로는 이렇게!

 

샘플 예시

 

팀 데이터

 

 

시즌 데이터 (historical data)

 

게임의 score 변화를 보여줄, Result 를 plot 함