머신러닝 / FM 유망주 최적 포지션 알아보기

fm 내에서는 크게 ST, AML, AMR, AMC, CM, DM, DL(WBL), DR(WBR), DC, GK 10개의 포지션으로 나뉜다.

그리고 각 포지션 마다 중요한 스탯이 있다.

스트라이커의 경우 순간속도(ACC),결정력(finish) 등이 있고

수비수의 경우 태클(tackling), 판단력(decision) 등이 있다.

 

월드 클래스 반열에 오른 선수들은 주요 능력치가 만점(20)에 가까운 점수를 가지고 있고 어느정도 유명한(CA 130점 이상) 선수들도 꽤나 높은 능력치를 가지고 있다.

 

유명한 선수들을 포지션별로 머신러닝으로 능력치들을 학습시킨다. 그 중 앞서 언급한 중요한 스탯은 가중치를 더하여 학습한다.

그 후 18~20살의 유망주 선수들을 테스트 셋으로 어느 포지션에 가까울지 다중분류한다.

 

다중분류에 사용할 수 있는 알고리즘은 

KNN

DT

RF

네이브베이즈

Boosting

SVM 

이 있다.

 

KNN, RF, SVM 3가지 알고리즘으로 해보겠다.

 

FEATURE

일단 능력치가 굉장히 많다. 76개의 feature가 있는데 당연히 다 사용할 수 없으니 차원축소를 한다.