普拉文·普拉姆;索米亚·罗伊;迪帕克·斯利瓦斯塔夫;阿南德·古鲁穆蒂 理解情境因素和决策对二十世纪板球队表现的影响：一种可解释的机器学习方法。 （英语） Zbl 07712031号 安·Oper。物件。 325，编号1，261-288（2023）. 小结：为了在任何团队运动中取得更好的表现，团队经理都会评估比赛条件以及对手的优缺点，以选择尽可能最好的球队。在板球运动中，现有的研究侧重于诸如主场优势、掷骰子获胜、掷骰决定等周边因素对球队表现的影响。然而，很少有研究讨论这些因素的相对重要性或它们对绩效的影响程度。考虑到某些对手和比赛条件，还缺乏针对球队最佳情境决策的研究。本研究旨在确定情境因素和后续决策对Twenty20（T20）板球团队绩效的影响。考虑了由563场比赛组成的印度超级联赛九个赛季的比赛数据，并采用基于树的机器学习（ML）模型，如梯度提升、回归树、袋装、随机森林和贝叶斯加性回归树（BART）进行数据分析。BART产生了最有效的结果，并使用可解释的ML方法进行了进一步解释，如部分相关图和累积局部效应，以确定影响团队绩效的最关键因素。此外，这些发现被用于获得最佳赛前决策和季前策略，以实现更高的表现，这可以作为T20板球队的决策支持系统。 MSC公司： 68次发射 人工智能 62华夏 多元分析 90立方厘米 数学编程 关键词：可解释机器学习;部分相关图;累积局部效应;印度超级联赛;可解释人工智能 软件：bart机器;插入符号;贝叶斯树;国际货币联盟;巴蒂;伊斯兰解放军 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Puram}等人，Ann.Oper。第325号决议，第1号，第261--288号（2023年；Zbl 07712031年） 全文： 内政部 参考文献： [1] Adcroft，A.和Teckman，J.（2011年）。表现和竞争导向：板球测试赛中的团队动力。《体育、商业和管理：国际期刊》，1（1），76-92。doi:10.1108/20426781111107180 [2] 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