Using Machine Learning to Predict National Hockey League Average Home Game Attendance

联盟 梯度升压 出勤 决策树 人气 计算机科学 统计 门票 机器学习 随机森林 人工智能 数学 心理学 经济 计算机安全 社会心理学 经济增长 天文 物理
作者
Barry King,Jennifer L. Rice,Julie Vaughan
出处
期刊:The journal of prediction markets [University of Buckingham Press]
卷期号:12 (2): 85-98 被引量:5
标识
DOI:10.5750/jpm.v12i2.1608
摘要

Research predicting National Hockey League average attendance is presented. The seasons examined are the 2013 hockey season through the beginning of the 2017 hockey season. Multiple linear regression and three machine learning algorithms – random forest, M5 prime, and extreme gradient boosting – are employed to predict out-of-sample average home game attendance. Extreme gradient boosting generated the lowest out-of-sample root mean square error. The team identifier (team name), the number of Twitter followers (a surrogate for team popularity), median ticket price, and arena capacity have appeared as the top four predictor variables.

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