BasketballPlayers
Conxunto de datos para clasificación de xugadores de baloncesto
Conxunto de datos de clasificación para identificar/recoñecer os roles dos xogadores de baloncesto.
Construímos dúas versións deste conxunto de datos:
- sel-players
- ACB
Conxunto de datos sel-players
Foi utilizado no seguinte artigo:
- Jose M. Alonso, Teaching Explainable Artificial Intelligence to High School Students, International Journal of Computational Intelligence Systems, Atlantis Press, 2020.
Ademais, utilizouse no seguinte proxecto de Scratch:
- xai4all en Scratch
- xai4all en YouTube (Parte 1)
- xai4all en YouTube (Parte 2)
- xai4all en YouTube (Parte 3)
O conxunto de datos está formado por 100 mostras correspondentes a cinco clases (Base, Escolta, Alero, Ala-pívot, Pívot), vinculadas a 11 atributos (Altura, Minutos, Puntos, Porcentaxe de tiros de campo de 2 puntos, Porcentaxe de tiros de campo de 3 puntos, Tiros libres, Rebotes, Asistencias, Tapóns, Perdas de balón e Avaliación global).
O conxunto de datos está perfectamente equilibrado, con 20 mostras pertencentes a cada clase. Os valores numéricos asociados a cada mostra corresponden a estatísticas dispoñibles en liña nos sitios web da Liga Española de Baloncesto Masculino e da Liga Española de Baloncesto Feminino:
Para cada xogador, tomamos as estatísticas correspondentes a toda a súa carreira.
No repositorio podes atopar 10 ficheiros (todos eles en formato *.arff, é dicir, o formato Weka):
- sel-players-EN.txt.arff.all.arff (todo o conxunto de datos coas cabeceiras en inglés)
- sel-players-ES.txt.arff.all.arff (todo o conxunto de datos coas cabeceiras en español)
- sel-players-EN.txt.arff.men.arff (só os xogadores homes de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en inglés)
- sel-players-ES.txt.arff.men.arff (só os xogadores homes de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en español)
- sel-players-EN.txt.arff.women.arff (só as xogadoras de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en inglés)
- sel-players-ES.txt.arff.women.arff (só as xogadoras de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en español)
- sel-players-EN.txt.arff.black.arff (só os xogadores negros de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en inglés)
- sel-players-ES.txt.arff.black.arff (só os xogadores negros de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en español)
- sel-players-EN.txt.arff.white.arff (só os xogadores brancos de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en inglés)
- sel-players-ES.txt.arff.white.arff (só os xogadores brancos de todo o conxunto de datos, coas cabeceiras en español)
Cómpre ter en conta que Weka é o Waikato Environment for Knowledge Analysis. Escollemos o formato Weka porque Weka é un proxecto de minería de datos de código aberto moi coñecido, liderado por investigadores afiliados á Universidade de Waikato (Nova Zelandia), e cunha enorme comunidade de usuarios e desenvolvedores en todo o mundo.
Conxunto de datos ACB
Foi utilizado no seguinte artigo:
- Jose M. Alonso, Explainable Artificial Intelligence for Kids, 11th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), pp. 134-141, Atlantis Press, 2019.
E tamén no seguinte proxecto de Scratch:
O conxunto de datos está formado por 80 mostras correspondentes a catro clases (Base, Escolta, Alero, Pívot), vinculadas a 13 atributos (Altura, Tapóns, Rebotes, Asistencias, Puntos, Faltas persoais cometidas, Faltas persoais recibidas, Porcentaxe de tiros libres, Porcentaxe de tiros de campo de 2 puntos, Porcentaxe de tiros de campo de 3 puntos, Perdas de balón, Recuperacións de balón e Avaliación global).
O conxunto de datos está perfectamente equilibrado, con 20 mostras pertencentes a cada clase. Os valores numéricos asociados a cada mostra corresponden a estatísticas dispoñibles en liña no sitio web da Liga Española de Baloncesto ACB (http://www.acb.com/). Para cada xogador, tomamos as estatísticas correspondentes á tempada 2017-2018.
No repositorio podes atopar 4 ficheiros (todos eles en formato *.arff, é dicir, o formato Weka):
- ACB.csv.arff (todo o conxunto de datos coas cabeceiras en español)
- ACB-EN.csv.arff (o mesmo conxunto de datos, pero coas cabeceiras en inglés)
- ACB.train.csv.arff (o 80% das mostras extraídas do conxunto de datos orixinal)
- ACB.test.csv.arff (o 20% restante das mostras do conxunto de datos orixinal)