會議論文
| 學年 | 107 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 發表日期 | 2018-12-06 |
| 作品名稱 | 以回歸樹預估美國職棒大聯盟球隊年度勝率 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 周清江; 羅莉雯 |
| 作品所屬單位 | |
| 出版者 | |
| 會議名稱 | 2018全國資訊管理前瞻技術研討會 |
| 會議地點 | 玄奘大學, 新竹 |
| 摘要 | 棒球被譽為台灣的國球，近年來也有越來越多選手到國外發展，依據中華職棒官方臉書粉絲團與MLB台灣官方臉書粉絲團粉絲人數比較，前者粉絲人數為27萬，後者為34萬，台灣人關注美國職棒大聯盟的人數反而超過關注中華職棒的人數。本研究以美國職棒大聯盟為研究對象，利用上半季球隊各項平均成績建立模型，以預測各球隊當年度的勝率。我們以分類回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）及最大概似回歸樹（Maximum Likelihood Regression Tree，MLRT）方法建立西元2016、2017、2018這三年之各自模型，並比較他們預估各球隊全年勝率之能力。結果發現MRLT模型這三年的平均誤差百分比皆小於10%，有良好的預測能力。CART的部分只有2017年高於10%，預測能力算不錯，但3年皆比MLRT差，得知在勝率預測方面，MLRT的預測能力優於CART。 |
| 關鍵字 | 最大概似回歸樹;CART;MLB勝率;預測能力 |
| 語言 | zh_TW |
| 收錄於 | |
| 會議性質 | 國內 |
| 校內研討會地點 | 無 |
| 研討會時間 | 20181206~20181206 |
| 通訊作者 | 周清江 |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | |
| 出版型式 | |
| 出處 | |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/116321 ) |