Abstract
In PGA golf, total prize money and average score are good response variable related to golf skills such as driving distance, green in regulation and putts per green in regulation. But it's not easy to predict the winner of coming tournament. Thus I applied Neural Networks which has pretty good advantages for non-linear complex modeling to binary data. In neural network architectures, I applied NRBF and MLP architecture model for binary data which represent who had a win or not.
골프경기에서 상금이나 평균타수와 같은 척도에는 명확한 기록이 정의되어 있지만 누가 우승을 할 것인가 하는 관점에서는 Tiger Woods나 Phil Mickelson 그리고 Steve Stricker 등 2009년에 3승 이상을 한 선수를 제외하면 과연 누구일까 하는 의문을 갖게 될 것이다. 왜냐하면 워낙 선수층이 두터워 백지한창 차이의 실력을 갖춘 우승후보 선수들이 많고, 다른 종목보다 정신력이 결과에 많은 영향을 미치기 때문이다. 본 연구에서는 복잡한 비선형 형태의 자료를 파악하는데 아주 유용한 도구인 신경망을 이용하여 2009년 PGA자료를 바탕으로 우승자 예측모형에 대하여 연구를 하였다.