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資料採礦於職業棒球勝隊預測模式之建構

為了解決rog電腦推薦的問題，作者陳麒文 這樣論述：

本研究以美國職棒大聯盟之洋基隊與紅襪隊在2006年至2010年共五年球季之所有例行賽（2006年19場、2007年至2010年間每年各18場，總共91場）為研究對象，並就其勝隊與賠率為分析主軸。因此，本研究除了瞭解洋基隊與紅襪隊之比賽記錄資料的描述性分析外，也利用資料採礦技術（鑑別分析、羅吉斯迴歸、人工類神經網路、多元適應性雲形迴歸及支援向量機）建立此兩隊的五種勝隊預測模式與賠率預測模式，除嘗試「探勘」出影響兩隊比賽勝負之重要變數以及影響莊家開出主客場賠率之重要變數外，並進一步探討使用上述各種工具建構出不同模式的差異與良窳。而為了驗證本研究提出方法之可行性及評估建構模式之診斷力，本研究更利用

洋基隊與紅襪隊在2011年球季的比賽，以虛擬投注的方式進行模擬分析來驗證模型的準確度。本研究之結果如下：一、總體而言，洋基隊不論在主客場上，其勝率都比紅襪隊高；此外，洋基隊在投打數據中大多比紅襪隊好，明顯具有「主場優勢」存在。二、在莊家所開出之主客場賠率中，莊家仍偏好具有「主場優勢」的球隊。此外，以莊家所看好之勝隊與兩隊實際勝負做交叉分析，莊家預測的正確率為56.04%。三、不論在勝隊預測模式或在賠率預測模式中，多元適應性雲形迴歸不但分別具有最高的正確判別率（分別為83.33%與88.89%），且可挑選出重要變數，因此為一項建議使用的工具。四、利用多元適應性雲形迴歸所建構出來的勝隊預測模式進行

虛擬投注，結果在九場「基襪大戰」中，多元適應性雲形迴歸模式具有77.78%的正確預測率。