用機器學習模型預估MVP得主 - NBA

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※ 引述《timmyen (Ako)》之銘言:
: 今天早上在reddit看到的文章,覺得挺有趣,轉過來跟版友們分享。
: 小弟不是學資料科學的,如果內文有誤也請不吝指正
: 原文:https://perthirtysix.com/essay/2021-nba-mvp-race
: 懶人包:
: 作者(u/robmoo_re)利用了過去38年的NBA的球員資料以及MVP票選結果(包含排名及票數)
: 建造了一個預估球員得到MVP的機率以及MVP得主的模型,
: 利用這個模型,在過去38年中可以正確的計算出32年的得主。
: 在這個模型中,各項球員數據的權重(也就是這個模型認為影響MVP票選最重要的數據)
: 依序如下:
: https://imgur.com/33ouqUG
: 球隊勝率%
: 每場上場時間
: 球隊種子序
: WS/48
: 每場得分
: 出賽場次
: VORP
: 2分命中率
: 罰球次數
: 助攻數
: 每場籃板
: 整體命中率
: BPM
: Usage%
: 每場失誤數
: 真實命中率
: (以下不列,可以自己看圖)
: 模型利用以上數據算出每一個球員的candidacy score
: 這個分數越高者,即是模型認為越有可能得到MVP的人選
: 要特別說的是,某些數據本身是互相有關聯性的(譬如:兩分/三分命中率及整體命中率,
: 或是整體命中率跟一大堆進階數據),由於已經被重複計算過,因此單項的權重會降低,
: 不代表這項數據就不重要。
: ===
: 幾個有趣的結果
: 1. 誰是這38年來MVP分數最高的球員?
: 答案是08-09年的姆斯,分數高達4.49
: 2. 那最低分的MVP得主又是誰?
: 答案是04-05年的Nash,他當年的分數只有1.09
: 3. 誰的MVP被偷了?(誤)
: 剛剛提到38年中這個模型成功預測出32年的MVP得主,
: 這也代表其中有6年模型預測跟最終的結果是不一致的,
: (1) 2016-2017年的MVP,模型預測得主是Harden(2.73),最終由當年拿下平均大三元
: 的Westbrook(2.44, 第二)拿走MVP
: (2) 2010-2011年,當年分數最高的是LBJ(2.37),最終MVP被Rose(2.23)拿走。
: (3) 2004-2005年,也就是上面提到,Nash以史上最低分(1.09)拿下MVP的那年。
: 當年屈居第二的是Shaq (1.12,其實沒差很多),也難怪他老人家到現在還在記仇
: 另外,隔年(05-06)Nash連莊時MVP分數也不是第一(1.8),
: 當年分數第一的是LBJ(2.25),只能說Nash真的是這個模型的outlier
: 4. Kobe到底有沒有偷了CP3一個MVP?
: 如果用這個模型看,答案是沒有,當年(07-08)Kobe以2.62分拿下MVP,
: 屈居第二的CP3分數是2.2分
: 5. 38年來最大的一二名差距發生在1999-2000年,當年大歐以3.71分拿下MVP,
: 分數第二的是Alonzo Mourning -- 0.7分 (票選第二的是KG,分數0.55)
: 另外,Curry全票MVP那年分數是3.47分,第二名的可愛1.89分,也是不小的差距
: 6. 那今年的MVP會是誰呢?
: 模型預測今年的MVP會是阿肥Jokic
: https://imgur.com/KRIWmS9
: 本賽季截至目前為止,MVP分數最高的三人分別是
: Jokic (2.02)
: 字母哥(0.26)
: Embiid(0.04)
: 非常巨大的差距
: ====
: 有興趣的版友可以去看看這個模型是怎麼建出來的
: 裡面有個"Explore 1984 - 2020"可以拉出這38年間所有模型跑出來的結果
: https://imgur.com/ZU04aVC
: Reddit討論:
: https://www.reddit.com/r/nba/comments/n150xj/

討論這問題先搞懂MVP是啥好嗎?
最有“價值”球員
球員的價值又不是那些數據能完整呈現的
況且這些數據基本都是人為定義

老衲第一年會拿主因就是回歸後作為核心戰績躍升
你說這不能表現一個球員的價值?

Rose那年更好笑了
LBJ身邊有兩個去年前五的隊友戰績還輸
你跟我說他比較有價值?

龜龜那年就是大三元噱頭
我也覺得用數據有沒有湊到雙位數評斷球員加值扯到不行
但就是投出來的結果

另外這model 32/38的準確度還是在偷看答案的情況下得到的
就說明用這些數據看MVP本來就非常浮動
有個model出來大家討論/預測是不錯啦
但拿這個結果出來氣噗噗誰偷誰就好笑了


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Sent from JPTT on my Google Pixel 4 XL.

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All Comments

Daph Bay avatarDaph Bay2021-05-03
有些東西本就不是量化可以看出來的 數據都只是參考
Gilbert avatarGilbert2021-05-07
這篇中肯
Liam avatarLiam2021-05-10
Thomas avatarThomas2021-05-11
數據是死的,投票的人是活的,要拿MVP本來就會有諸
多因素影響,這篇正解
Rachel avatarRachel2021-05-15
同感 拿結果套出來的模型 去argue哪年的結果不準 也
是蠻奇怪的 難道不是繼續修改模型嗎?
Daniel avatarDaniel2021-05-20
拿結果去弄出來的模型 結果38個sample就有6個是錯的
這種白癡模型也有人會信哦 笑死
Ophelia avatarOphelia2021-05-21
別那麼激動 只是預測一下
Harry avatarHarry2021-05-22
所以姆斯去年該拿囉,沒有他一輪都沒有
Damian avatarDamian2021-05-25
氣成這樣 XD
Freda avatarFreda2021-05-26
但是總要有一個客觀的評價,大家在努力找啊
Margaret avatarMargaret2021-05-27
人家是拿數字去解釋 你拿感覺去解釋 還氣成這樣是
怎樣
Isla avatarIsla2021-05-29
你真的有搞清楚那個模型是從什麼角度解釋MVP拉嗎
笑死
Barb Cronin avatarBarb Cronin2021-06-01
人家就是用模型跑又沒有說他就是標準
Irma avatarIrma2021-06-05
大家就在討論啊 就你特別發一篇出來氣XD
Edward Lewis avatarEdward Lewis2021-06-06
說真的如果機器學習能得出跟人類投票完全符合的結果
,那在坐各位應該都不用工作了 不過就是分享個實驗
結果,這麼認真辯護幹嘛
Faithe avatarFaithe2021-06-08
你很氣欸 數據分析本來就是這樣了啊 連人為因素都能
分析的話ML就無敵了好嗎
Hazel avatarHazel2021-06-11
這兩天太陽迷真是火力十足XD
Brianna avatarBrianna2021-06-14
模型就是推測跟參考而已 而且他的準度也不低
Mia avatarMia2021-06-18
照這套賭,勝率32/38;要是原PO能弄出勝率更高的mo
del,賭客當然樂觀其成啊
Elvira avatarElvira2021-06-22
100%命中就會被argue過適了啊 XD
Bethany avatarBethany2021-06-24
機器學習我只服濤哥
Kama avatarKama2021-06-25
你是不是不懂數據分析
Jack avatarJack2021-06-26
會很在乎,說是什麼偷啊、不如第二順位,大概就是
下重注的或是死忠粉絲啊!發洩一下無傷大雅,看球
本質就是娛樂嘛
William avatarWilliam2021-06-27
笑死我從頭到尾沒有批評那model
一堆人中文不好在那跳針
Mary avatarMary2021-07-01
無言
Enid avatarEnid2021-07-04
原po內文一堆矛盾==
Blanche avatarBlanche2021-07-05
人家認為這些數據配合權重就是可以某種程度上代表M
VP。要拿「不可見的感覺」出來講講的就是另外一件
事情了。
Frederica avatarFrederica2021-07-09
等等,那model難道不是拿那38年的MVP當作test data
嗎?train應該要用額外年度吧?
Elma avatarElma2021-07-12
不要這麼中肯
Kama avatarKama2021-07-15
好不容易有浮木飄過來
Kumar avatarKumar2021-07-18
跟不是工程的人討論數據分析本來就別奢望他們懂
Rachel avatarRachel2021-07-22
人家的模型在試圖算出可能被“選”出來的MVP 要是
有個單純只在量化球員個人表現價值的模型多好
Caitlin avatarCaitlin2021-07-26
其實32/38沒啥參考價值
Dinah avatarDinah2021-07-26
你是不是看不懂原PO想表達什麼..
Adele avatarAdele2021-07-30
真的 32/38 還說誰偷誰的 根本自己做壞model還在吹
Selena avatarSelena2021-07-31
其實他不算32/38啊 因為那個是已知的資料
Oscar avatarOscar2021-08-01
你用這組model用test之後還未知的數年mvp才知道準確
Rachel avatarRachel2021-08-03
其實妳也可以用出38/38但這個預測之後的mvp一定很爛
Todd Johnson avatarTodd Johnson2021-08-07
那強者跟強者同隊數據會稀釋怎不說 只看戰績 那為
何不綁定只能頒給戰績第一 事實上就是戰績也只是數
據之一
Quanna avatarQuanna2021-08-12
幫補血 噓文的套路好一貫XD
Anthony avatarAnthony2021-08-13
一看就是不懂機器學習的文組
George avatarGeorge2021-08-14
至少人家有數據,你只會通靈
Lauren avatarLauren2021-08-17
supervised learning本來就要給training data好嗎
Agnes avatarAgnes2021-08-18
還在十進位湊雙位數??? 到底醒了沒啊
Madame avatarMadame2021-08-20
幫我看一下我這樣有符合一貫套路嗎
Agnes avatarAgnes2021-08-24
得分王 PER最高 單核帶隊 講幾次了還在人類十進位?
Puput avatarPuput2021-08-25
笑死
Joseph avatarJoseph2021-08-30
我也是沒認真噓
Eartha avatarEartha2021-08-31
好了啦每年改標準最重要
Doris avatarDoris2021-09-02
都在湊答案了,應該有辦法全對,例如前後季戰績差
異大加分、或平均大三元加分 之類的
Ursula avatarUrsula2021-09-05
氣氣氣,嘻嘻
Ingrid avatarIngrid2021-09-06
蠻想知道他是用那幾年的基礎資料當基底去回測過去過
去mvp的準確度
Kama avatarKama2021-09-09
Ingrid avatarIngrid2021-09-12
笑死
Susan avatarSusan2021-09-14
就是數據分析,那感覺跟人家吵啥,潑婦罵街喔?說看
看妳的分析方法看可以猜中多少個啊