機械学習：季節のMVPを見つけるためのNBAデータ

Question

特定の季節にMVPを見つけるためにNBAデータを使用したいと考えています。私はニューラルネットワーク、AdaBoost、ランダムフォレスト、デシジョンツリーのような2つのアルゴリズムを検討していました。私は本当にAdaBoostを使いたいと思っていますが、AdaBoostの問題は、自分の弱い学習者として意思決定切手を使用している場合にのみ、私は1つの機能しか使用できないように思えるということです。私は、そのシーズンにMVPを分類できるかどうかを見るために、時間、ポイント、立位/記録のようなすべてのデータを使用したいと思います。私は、このプロジェクトで使用できる機械学習アルゴリズムがあるかどうかを知りたいのですが、私がやりたいことにこれらのアルゴリズムを使用できるかどうか教えてください。

Answer 1

機械学習を使用する場合は、過去のデータ、またはMVPを定義する何らかの方法が必要になります。データを取得したら、基本的なニューラルネットワークを作成できます。しかし、神経ネットワークを学習する機械を訓練するためには多くのデータが必要であり、そうするにはNBAシーズンが足りないだけです。デシジョンツリーやその他の古典的なアルゴリズムを使う方が良いかもしれません。

Answer 2

回帰を使用して、異なる季節に投票数を予測できます。予測値が最も高いプレーヤーはMVPです（参考のためdata source）。