Background. The interest in women’s premier league cricket has caused the need for advanced analytics to understand the multifaceted dynamics of the sport.
Study Purpose. This study aimed to contribute to sports analytics by assessing the efficacy of Support Vector Regression (SVR) kernel models in predicting the most valuable player. Such research methods as ANOVA, Bessel function, and Inverse MultiQuadratic kernel application have been deliberately chosen for their diverse mathematical approaches, aligning with the nuanced intricacies of women’s premier league cricket.
Materials and methods. Player performance was analyzed by using the following study methods: ANOVA, Bessel function and Inverse MultiQuadratic kernel application. The data, sourced from espncricinfo.com and the International Cricket Council, includes essential metrics for five teams. Rigorous preprocessing techniques, such as imputation and outlier removal, enhance data reliability, ensuring robust predictive models.
Results. The application of the Inverse MultiQuadratic kernel exhibits exceptional predictive performance, surpassing ANOVA and Bessel function models. The kernels radial basis function proves effective in capturing the intricate dynamics of women’s premier league cricket. The findings underscore the suitability of kernel method for predicting standout performers in the Womenʼs Premier League 2024 season.
Conclusions. The study revealed the dynamic interplay between sports analytics and machine learning in women’s premier league cricket. The application of the Inverse MultiQuadratic kernel stands out as the most effective model, providing key insights into player predictions. This emphasizes the continual integration of advanced analytical techniques to enhance our understanding of the evolving landscape of women’s premier league cricket. As the sport gains prominence on the global stage, such analytical endeavors become imperative for strategic decision-making and sustained growth.Історія питання. Інтерес до жіночої прем’єр-ліги з крикету викликав потребу в застосуванні розширеної аналітики для розуміння багатогранної динаміки даного виду спорту.
Мета дослідження. Метою дослідження є внесок у спортивну аналітику шляхом оцінки ефективності застосування ядрових моделей опорно-векторної регресії (ОВР) у прогнозуванні визначення найбільш результативного гравця. Такі методи дослідження, як дисперсійний аналіз (ANOVA), функція Бесселя та застосування зворотніх мультиквадратичних ядер, були свідомо обрані через їхні різноманітні математичні підходи, що відповідають тонкощам гри в крикет у жіночій прем’єр-лізі.
Матеріали та методи. Результативність гравців було проаналізовано за допомогою наступних методів дослідження: дисперсійний аналіз (ANOVA), функції Бесселя та застосування зворотніх мультиквадратичних ядер. Дані, отримані з сайту espncricinfo.com та Міжнародної ради крикету, включають основні показники для п’яти команд. Ретельні методи попереднього опрацювання, такі як імпутація та виключення відхилень, підвищують достовірність даних, забезпечуючи отримання надійних прогнозних моделей.
Результати. Застосування зворотного мультиквадратичного ядра демонструє виняткову прогностичну ефективність, перевершуючи моделі дисперсійного аналізу (ANOVA) та функції Бесселя. Радіально-базисна функція ядра ефективно відображає складну динаміку жіночої прем’єр-ліги з крикету. Отримані результати підкреслюють доцільність застосування ядрового методу з метою прогнозування найбільш результативних гравців у сезоні Жіночої прем’єр-ліги 2024 року.
Висновки. В результаті дослідження було встановлено динамічну взаємодію між спортивною аналітикою та машин-ним навчанням у жіночій прем’єр-лізі з крикету. Застосування зворотного мультиквадратичного ядра показало найбільшу ефективність, надаючи ключову інформацію щодо прогнозування результатів гравців. Це підкреслює постійну інтеграцію сучасних аналітичних методів для покращення нашого розуміння динаміки розвитку жіночої прем’єр-ліги з крикету. Оскільки цей вид спорту набуває все більшої популярності на світовій арені, такі аналітичні дослідження стають необхідними для прийняття стратегічних рішень та сталого розвитку
