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Sabermetrics

머신러닝으로 2018 프로야구 MVP 예상하기

'더 하드볼 타임즈'(THT)에 '머신러닝(기계학습)으로 2018년 최우수선수(MVP) 예상하기'라는 글이 올라왔습니다. THT는 '그레이디언트 부스팅(gradient boosting)'이라는 기계학습 방법론을 적용해 아메리칸리그에서는 무키 베츠(26·보스턴·사진 오른쪽), 내셔널리그에서는 크리스티안 옐리치(27·밀워키)가 각각 MVP를 탈 것이라고 예상했습니다. 그레이디언트 부스팅 뒤에는 흔히 트리(tree)가 따라 나옵니다. 기계학습에서 부스팅은 간단한 학습기(learner)를 결합해서 보다 강력한 학습기를 만드는 방식을 뜻합니다. 그레이디언트 부스팅은 기본적으로 '의사결정 나무(Decision Tree)'를 부스팅하는 형태입니다. 그래서 트리가 따라나오는 겁니다. 의사결정 나무는 "의사 결정 규칙과..

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kini

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