2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する（１） | データによってサッカーはもっと輝く | Football LAB
富士ゼロックススーパーカップが終わり、いよいよ2/25から明治安田生命J1リーグが開幕する。 本稿では、データスタジアムが保有する、2016年のJ1リーグ全出場選手の試合ごとのスタッツデータ※401項目を、機械学習手法を駆使して解析、各チームの勝敗予測モデルを作成することによって、2017年のJ1リーグの展望をデータから予測してみる。 ※ここでのスタッツデータとは、選手の走行距離やスプリント回数といったトラッキングデータと、インターセプト、パスやシュート、ドリブルの回数といったプレーデータを指す。 サッカーの勝敗予測はどのように行えばよいだろうか。サッカーは、ゴールが対戦相手よりも多いチームが勝利するスポーツだ。サッカーにおけるゴール数は、野球やバスケットボールなど他のスポーツと比較し、一般的に少ない。2016年J1リーグでは805ゴールが生まれたが、1試合における、各チームのゴール数は平
Ｊ２リーグ戦の最終順位をシミュレーションした結果 | データによってサッカーはもっと輝く | Football LAB
Football LABでは７月よりＪ１、Ｊ２にて対戦予測シミュレーションページを導入。先日このシミュレーションのもととなるデータを最新である９月末時点に更新した。激しい昇格争いと残留争いが繰り広げられそうな今季のＪ２がこの先どうなるのか？残り全試合を100回シミュレーションし、各チームの最終順位がどうなったのかを下図にまとめた。
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