Diese Studie beschäftigt sich mit der Vorhersage, ausschließlich auf Basis von Spielerpositionsdaten, ob ein Fußballspiel in einem Moment unterbrochen ist oder nicht. Hierfür wurden vier machine-learning Modelle mit Daten von 102 Spielen der Fußball Bundesliga trainiert und ihre Genauigkeit evaluiert. Dabei zeigte sich eine Genauigkeit von bis zu 92% für einen einzelnen Moment und eine Präzision von 81% für ganze Unterbrechungen. / This study deals with the prediction, based solely on player position data, whether a soccer match is interrupted at a moment or not. For this purpose, four machine-learning models were trained with data from 102 matches of the German Bundesliga and their accuracy was evaluated. The results showed an accuracy of up to 92% for a single moment and a precision of 81% for whole interruptions.
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:80752 |
Date | 14 October 2022 |
Creators | Lang, Steffen, Wild, Raphael, Isenko, Alexander, Link, Daniel |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German |
Detected Language | German |
Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-806704, qucosa:80670 |
Page generated in 0.002 seconds