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날씨에 따른 야구 경기 승패 예측

Project 2

날씨에 따른 야구 경기 승패 예측

Project Background

• 맑은 날씨 에는 홈팀이 승리한 경우가 두드러지게 나타난다 (Kent & Sheridan, 2011).
• 득점 , 타율, 장타율, 그리고 홈런의 빈도수는 온도가 높을 때 증가된다(Koch & Panorska, 2012).
• 습도에 따라 야구공의 비거리는 17ft 이상 차이가 난다 (Kraft & Skeeter, 1995; Kingley, 1980; Rohli & Faiers, 2000).
• 야구공의 반발력은 온도에 따라 다르게 나타난다 (Drane & Sherwood, 2004).
• 선수들의 반응속도와 움직임은 온도와 직접적인 영향이 있다(Rammsayer, Bahner, & Netter, 1995).

Project Description

• 2012년부터 2020년까지의 야구경기데이터를 Python의 크롤링을 이용하여 수집
• 기상청 자료 사이트를 통해 2012년부터 2020년 사이의 날씨 데이터를 수집
• 각 지역별 야구 경기장과 지역별 날씨 데이터를 매칭 시켜 자료를 전처리
• 전처리한 자료를 통해 각 자료들간의 상관관계를 도출
• 기온에 따른 야구경기 승패 데이터를 그래프로 시각화

• 다양한 머신러닝 모델을 활용하여, 가장 예측률이 높은 모델을 선정
• KNN 모델, KNN Scaler 적용, Decision Tree 모델, Naive Bayse 분류 모델, SVM 분류 모델, XGBOOST 모델, Stochastic Gradient Descent 모델, Adaboost 모델

Weather API Usage

• 공공데이터 포털의 날씨 API를 활용하여 각 지역별 날씨 예보 정보를 수집

머신러닝 결과를 피타고리안 기대 승률과 비교

• 야구경기 기대 승률을 잘 나타내어 주는 피타고리안 기대 승률과 머신러닝 결과를 비교

Project Technique

• Python, Jupyter Notebook, Selenium & BeautifulSoup를 통한 웹 크롤링 & 스크래핑
• HTML, CSS, JavaScript, Jquery를 활용한 웹 페이지 구현
• Eclipse와 Oracle DB를 통한 JDBC 연동
• Flask를 이용한 기상청 날씨 API 연동