因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた

エンタメカテゴリーの変更を依頼記事元:

ie110704.net

1 userがブックマークコメント

記事へのコメント1件

注目コメント
新着コメント

idr_zz どうにもこうにもこういうデータ解析の世界に惹かれてしまう。すごいなぁ。因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた – 戦略コンサルで働くデータサイエンティストのブログ

2018/11/15 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

リンクを埋め込む

以下のコードをコピーしてサイトに埋め込むことができます

<iframe marginwidth="0" marginheight="0" src="https://b.hatena.ne.jp/entry.parts?url=https%3A%2F%2Fie110704.net%2F2018%2F11%2F11%2F%25E5%259B%25A0%25E5%25AD%2590%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E3%2581%25A7%25E3%2583%2586%25E3%2583%258B%25E3%2582%25B9%25E3%2581%25AE%25E3%2582%25B5%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2596%25E5%258A%259B%25E3%2583%25BB%25E3%2583%25AA%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E5%258A%259B%25E3%2582%2592%25E5%25AE%259A%25E9%2587%258F%2F" scrolling="no" frameborder="0" height="230" width="500"><div class="hatena-bookmark-detail-info"><a href="https://ie110704.net/2018/11/11/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%A7%E3%83%86%E3%83%8B%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%96%E5%8A%9B%E3%83%BB%E3%83%AA%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E5%8A%9B%E3%82%92%E5%AE%9A%E9%87%8F/">因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた</a><a href="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ie110704.net/2018/11/11/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%A7%E3%83%86%E3%83%8B%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%96%E5%8A%9B%E3%83%BB%E3%83%AA%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E5%8A%9B%E3%82%92%E5%AE%9A%E9%87%8F/">はてなブックマーク - 因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた</a></div></iframe>

プレビュー

規約違反を報告

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

因子分析でテニスのサーブ力・リターン力を定量化してみた

Kaggleのデータセットで公開されている、男子プロテニスの試合結果データがありましたので、これを使っ... Kaggleのデータセットで公開されている、男子プロテニスの試合結果データがありましたので、これを使って各プレイヤーの強さをモデル化してみます。今回は、開催した年と、勝ったか負けたか、その時の勝ちプレイヤー、負けプレイヤーの情報だけで、各プレイヤーの強さを分析してみます。データセット今回使ったデータセットは下記になります。 - https://www.kaggle.com/ehallmar/a-large-tennis-dataset-for-atp-and-itf-betting テーブルはいくつか格納されていますが、使ったテーブルは all_matches.csv だけで、ATPツアーの試合結果のデータについて、割りと最近の2018年の試合まで含まれています。試合結果に関する各カラムの意味について、実際に行われたゲームの結果と照らし合わせながら調べました。いくつか合っているか