Catcher Analysis 포수 분석
Recent Season Stats Distribution 최근 시즌 성적 분포
Batting Average Distribution 타율 분포
Top 25%
상위 25%
0.251
Median
중앙값
0.217
Bottom 25%
하위 25%
0.184
OPS Distribution OPS 분포
Top 25%
상위 25%
0.739
Median
중앙값
0.650
Bottom 25%
하위 25%
0.528
Home Run Distribution 홈런 분포
Top 25%
상위 25%
10
Median
중앙값
4
Bottom 25%
하위 25%
1
RBI Distribution 타점 분포
Top 25%
상위 25%
36
Median
중앙값
16
Bottom 25%
하위 25%
5
Catcher Search and Performance Prediction 포수 검색 및 성적 예측
Prediction Methodology 예측 방법 안내
This system predicts future performance of Catchers using the following methods: 이 시스템은 다음과 같은 방식으로 포수의 미래 성적을 예측합니다:
- Based on recent MLB Catcher data 최근 MLB 포수들의 데이터를 기반으로 합니다
- Deep learning autoencoder to learn league-wide trends 딥러닝 오토인코더를 통해 리그 전체 트렌드를 학습합니다
- Analysis of player's historical season data to extract characteristics 선수 개인의 과거 시즌 데이터를 분석하여 특성을 추출합니다
- Prediction model combining league trends and individual characteristics 리그 트렌드와 개인 특성을 결합한 예측 모델을 활용합니다
- Model trained to minimize Mean Squared Error (MSE) 모델은 평균 오차(MSE)가 최소화되도록 훈련되었습니다
Important Notes 주의사항
- 2020 was a shortened season due to COVID-19, including it may lead to over/under-estimation 2020시즌은 COVID-19로 인한 단축시즌으로, 분석 기간에 포함할 경우 예측이 과대/과소평가될 수 있습니다
- Prediction accuracy may be lower for players with inconsistent season-to-season performance 시즌별 성적 일관성이 크게 차이나는 선수들은 예측 정확도가 낮을 수 있습니다
- This system uses position-specific data only, so position changes may affect actual performance 이 예측 시스템은 선수의 특정 포지션 데이터만 활용하므로, 포지션 변경 시 실제 성적과 차이가 발생할 수 있습니다
- Prediction accuracy may be lower for utility players who play multiple positions 여러 포지션을 번갈아 뛰는 유틸리티 선수의 경우 예측 정확도가 낮아질 수 있습니다
- We continuously improve our prediction models with more data and algorithm refinements 지속적인 데이터 축적과 알고리즘 개선을 통해 예측 모델의 정확도를 높여 나가겠습니다