스노의 머신러닝 스터디 정리

7월 1일부터 8월 31일까지 있었던 2019 창원 빅데이터 공모전에 참가하였었습니다.

(http://bigdata.changwon.go.kr/portal/board/notice/view.do?idx=1)

공모 주제는 개방된 데이터를 활용하여 창원시의 생활불편 해결 및 공공 이익 발전에 기여할 수 있는 자유주제였습니다.

저희 팀은 주제로 창원시 범죄분석을 통한 안전한 도시 만들기를 하였습니다.

제가 맡았던 역할은 CCTV와 보안등, 범죄등의 분석을 통하여 CCTV, 보안등, 셉테드(범죄예방 환경설계)의 추가 설치지역선정 입니다.

아쉽게도 수상은 하지 못 하였지만, 공공데이터 수집 및 가공하는 방법과 팀원들과 역할분담을 하여 효율적으로 작업하는 방법을 익힐 수 있어서 좋은 경험이었습니다. 그 공모전으로 인해 좀 더 데이터 공부를 열심히 해야겠다는 동기부여를 할 수 있게 되었습니다.

K리그 축구 승부 예측 프로그램 제작 프로젝트 진행중입니다.

인원 : 3人

글쓴이가 맡은 역할

- 조장

- 모델 제작

- MySQL(모델부분)

다른 사람들이 맡은 역할

- 서버(1人)

- 웹

- MySQL(회원, 게시판 등)

완성된 부분

- 결측값(2019년 PA내 유효슈팅) 복원 (https://sno-machinelearning.tistory.com/51)

- K리그 축구 예측 프로그램 (발표 후 공개하겠습니다)

- 서버에서 모델과 웹(Spring) 연동 (공개는 조원들과 의논 후 결정하겠습니다)

- 회원가입, 게시판 부분 (Spring 역할을 맡은 조원의 블로그에서 확인해주세요.  https://youbidan.tistory.com/)

해야하는 것

적중률 올리기 (현재 60%정도) - 승과 패는 그럭저럭 잘 맞추는데 무승부는 잘 못 맞추네요.

골 수 맞추기 (현재 약 40% 정도)  - 홈도 그렇지만 특히 어웨이는 못 맞추는 경우가 너무 많네요. 현재 서수 로지스틱 회귀를 이용하여 모델을 만들었지만 좀 더 고민을 해봐야겠습니다.

프로젝트를 진행중입니다.

주제는 축구 승부 예측 프로그램을 만들어 웹페이지에 구현하려고 합니다.

데이터는 K리그의 데이터를 가지고 하였습니다.

데이터 수집 사이트(K리그 데이터포털 및 네이버 K리그1 정보)

오늘 한 것

- 2019년의 PA내 유효슈팅 값 구하기

2019년의 PA내 유효슈팅은 찾을 수가 없었습니다.

그렇기에 2016년부터 2018년까지의 데이터들을 이용하여 PA내 유효슈팅을 예측해야 했습니다.

HOME에서의 PA내 유효슈팅과 상관이 있는 변수를 선택하기 위해서 후진제거법을 사용하였습니다.

선택된 변수들을 이용하여 선형회귀식을 만들었으며, 얻어낸 모델을 바탕으로 2019년 PA내 유효슈팅을 예측할 수 있었습니다.