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職業網球單打評分模型的實證研究

為了解決英超排名2019的問題，作者蕭立承 這樣論述：

預測是決策分析的重要課題，如果能夠清楚地掌握未知狀況，減少因應意外事件所需的心力與資源，則更能有效率地解決問題。預測對於職業運動及球類格外重要，經常用於設計訓練課程、安排隊形及對戰策略，可以提升個人表現及增加獲勝的機會，現在國內外有不少博弈業者也以預測為研究議題，根據球隊及球員戰績及相關資料評估勝率，採用統計或機器學習模型計算賠率。本文以預測男女職業網球大滿貫（四大公開賽：澳洲、法國、溫布敦、美國）的勝負為目標，透過探索性資料分析（Exploratory Data Analysis）尋找較為重要的解釋變數，比較統計學習及機器學習等量化模型的成效。另外，本文也引進職業西洋棋常用的Glicko模

型，研擬改進這個模型的可能性；其中，Glicko評分模型由哈佛教授Mark Glickman提出，依據貝氏理論更新球員特性。本文先透過探索性資料分析，尋找較能反映比賽勝負的球員相關變數，以此作為建立統計及機器學習的基礎，之後再將最佳模型與Glicko模型比較。本文採用2000～2019年男女職業網球四大滿貫資料，採用分類模型如羅吉士迴歸（統計學習模型）、SVM、Neural Network及Lightgbm（以上三者為機器學習模型），透過交叉驗證評估優劣。分析發現職業網球排名與比賽勝負關係最為密切，單以此變數訓練模型準確性可達7成，而Glicko模型在準確性或AUC（Area Under Cu

rve）都有不錯的表現，用於男性或女性的勝負預測都優於統計及機器學習模型。本文嘗試進一步優化Glicko模型，綜合各場地類別的Glicko及其他解釋變數，發現可略微增加Glicko模型的預測準確性。