Open Guion-Rem24 opened 2 years ago
採用した特徴量について URL: https://www.kaggle.com/timsereno/ncaam-march-mania-2021
同じデータに対して，WinTeam と LoseTeamそれぞれをTeamAとして嵩増し（x2）している． 学習に使用した試合データはNCAAトーナメント（Compact）のみ
WinTeam
LoseTeam
TeamA
WinA
WCount
LCount
WScoreSum
WScoreMean
LScoreSum
LScoreMean
SeasonScoreSum
SeasonScoreMean
*shift1
Seed
About
採用した特徴量について URL: https://www.kaggle.com/timsereno/ncaam-march-mania-2021
Description
同じデータに対して，
WinTeamとLoseTeamそれぞれをTeamAとして嵩増し（x2）している． 学習に使用した試合データはNCAAトーナメント（Compact）のみWinA: 0/1.TeamAが勝利したかどうかWCount/LCount: 勝利/敗北数WScoreSum/WScoreMean: 各シーズンにおける，各チームの勝利した試合の点数合計と平均LScoreSum/LScoreMeanも同様SeasonScoreSum/SeasonScoreMean: 各シーズンの，各チームの獲得点数と試合平均点数*shift1: 前シーズンのデータSeed: シード数所感
*shift1特徴量はかなりいいと思うSeed特徴量は，#12で差を取ることでかなり重要度がわかっているので，追加する方がいいと思う．