경기 결과 를 정확 하 게 예측 할 수 있 는 승부 예측 모델 ( 120 ) 을 제안 하 기 위하 여 , 딥 러닝 과 관련 한 다양 한 모델 을 승부 예측 모델 ( 120 ) 에 적용 하 여 성능 을 평가 할 수 있 다 . 랜덤 포레스트 ( random forest ) , 서포트 벡터 머신 ( support vector machine ) , LSTM 및 MLP ( multi - layer perceptron ) 중 에서 LSTM 모델 이 시계열 데이터 인 경기 데이터 에 기초 하 여 예측 값 을 출력 하 기 에 유리 하 고 , 예측 값 의 정확도 가 높 은 것 으로 나타날 수 있 다 . 이러 한 점 을 고려 하 여 , 승부 예측 모델 ( 120 ) 로서 LSTM 모델 이 이용 될 수 있 다 . 하지만 , 실시 예의 범위 가 LSTM 모델 로 한정 되 는 것 은 아니 며 , 승부 예측 모델 ( 120 ) 로서 예 를 들 어 , 랜덤 포레스트 모델 , 서포트 벡터 머신 등 이 이용 될 수 도 있 다 .