用機器學習模型預估MVP得主 - NBA

※ 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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