La tesi prevede la clusterizzazione di squadre e giocatori NBA delle stagioni che vanno dal 2015-2016 al 2022-2023 attraverso un modello di mistura normale. Successivamente i risultati vengono utilizzati per classificare i quintetti (i 5 giocatori in campo) e, tramite random forest, viene effettuata una previsione del net rating (punti per 100 possessi) per ciascun tipo di quintetto.
Clustering di squadre e giocatori NBA per la previsione del net rating dei quintetti: un approccio basato su modelli mistura e random forest
ARTUSO, NICOLA
2022/2023
Abstract
La tesi prevede la clusterizzazione di squadre e giocatori NBA delle stagioni che vanno dal 2015-2016 al 2022-2023 attraverso un modello di mistura normale. Successivamente i risultati vengono utilizzati per classificare i quintetti (i 5 giocatori in campo) e, tramite random forest, viene effettuata una previsione del net rating (punti per 100 possessi) per ciascun tipo di quintetto.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/58646