Feature enginering merupakan salah satu tahapan krusial dalam pengembangan model machine learning (Guyon et al., 2006; Kuhn & Johnson, 2013). Proses ini melibatkan transformasi data mentah menjadi fitur-fitur yang dapat merepresentasikan pola mendasar dari data dengan lebih baik, sehingga meningkatkan kinerja model prediktif (Bengio et al., 2013; Domingos, 2012). Kualitas fitur yang digunakan sangat memengaruhi kemampuan model untuk mempelajari hubungan yang kompleks dalam data dan membuat prediksi yang akurat (Hastie et al., 2009; James et al., 2013).

A time series analysis to determine any trends of the home team scoring in AFL matches

This project uses logistic regression to predict NBA All-NBA selections based on player statistics, efficiency and team performance. Five models were developed and evaluated, with their predictions compared against actual selections to assess performance and identify opportunities for future improvements.