機械学習によるアメリカンフットボールの戦略推定
中村俊輔 (1151076)
アメリカンフットボールでは相手戦略を推定することが大切だが, その推定のための分析には多くの労力と時間を要する. 本研究は分析と推定を回帰や判別分析等を用いることにより, 推定の高精度化と分析の高速化を目指し, その問題を解決する. ヒアリングによればプロフェッショナルなコーチは5種類の戦略の推定を80% の精度で行うことができる. そこで, 本研究は5種類の分類を80% 以上の精度で行うことと, 通常1週間程度かかってしまう対戦相手の分析を, 回帰や判別分析を用いて高速化することにより時間を短縮することを目的とする. ある大学の実際の試合のデータを使用し, サポートベクターマシンによりクラス分類した結果, 正答率51% での推定を1分以内によって行うことができた.