A SHAP-Based Horse Racing Prediction Model with Variable Contribution Analysis in Gamification Environments

본 연구는 게이미피케이션 환경을 고려하여 경주 거리와 베팅 방식을 조합한 9개의 순위 예측 모델을 구축하고, CatBoost Ranker 기반 Shapley additive explanations(SHAP) 분석을 수행하였다. 구간 속도 변수를 도입한 결과, 모든 거리에서 normalized discounted cumulative gain(NDCG)가 향상되었으며, SHAP 분석을 통해 단·중거리에서는 초반 전개, 장거리에서는 후반 구간과 기수·조교사 요인이 주요 변수임을 확인하였다. 본 연구는 단순 예측을 넘어 게이미피케이션 기반 의사결정 지원 가능성을 제시한다.