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[專欄] 關於EPM改版

看板NBA標題[專欄] 關於EPM改版作者
tim19990312
(帽子裡的兔子)
時間推噓11 推:11 噓:0 →:7

https://reurl.cc/lNVzxj
作者:籃圈即是原點



每天都刷BBE的朋友可能已經發現了,BBE首頁的一體化數據頁面做了一些小調整,主要是為了應對這賽季EPM的徹底改版。



EPM在這賽季的早些時候上了個全新的版本,這次變化不是簡單的算法優化更新,而是讓EPM完全變成了另一個數據。過去的單賽季EPM是根據當賽季數據計算的球員賽季表現。根據作者的意圖,它既是一種面向未來的前瞻性數據,也是一種對當賽季已經完成了的比賽中球員表現的解釋性或者總結性數據,但是新EPM則是完全的前瞻性數據,提供一種近未來的球員表現預測。



新EPM的含義和思路基本上和Kostya Medvedovsky創建的DARKO一致。之前我聊過一次幾個常見一體化數據的對比,當時單獨撇開了DARKO系統中的DPM,就是因為DARKO是思路最特殊,意圖也完全不同的數據。新EPM和DARKO都采用了機器學習,並且根據球員整個職業生涯到目前為止的表現,來估算當下這個時間節點下,球員在下一場比賽最有可能打出的表現,所以他們都是每日滾動更新的。



在DARKO系統中,最核心的其實是對球員面板數據的預測,DPM反倒是個順便產生的數據,它最初的目的在於回答「當一個球員打出了某種數據,我們該認為這是隨機性帶來的噪音,還是具有長期意義的水平變化」這個問題。它把球員整個職業生涯的數據都納入計算範圍,並且給每一項數據設置了一個在0-1之間的參數,並附帶一個和時間軸相關的指數模型,即越近的比賽在計算中會擁有越高的權重。不同的數據項目會有不同的參數來應對這項數據本身的穩定性,比如三分命中率遠期數據權重就會比籃下命中率的要高,因為三分命中率本身的隨機性更大,長期表現更可靠。



DARKP和新EPM通過這種方式把球員的進步或衰退動態地體現在數據中,獲得更好的預測效果。所以,如果一個球員在新賽季開賽後有一個爆發式的進步,模型在一開始並不會立刻反映這一點,而是會基於生涯數據對這種進步只給出謹慎地評估,但隨著賽季的進行,球員持續保持這種水平,近期的比賽數據就會把它視作長期的水平變化反映在預測系統中。


例如Garland在開賽首周後的O-EPM只有+0.8,更接近於他上賽季的表現,兩周後就上升到了+1.8,現在上升到了+2.8。在舊EPM,LEBRON等xRAPM數據,包括基於面板數據計算的BPM,PIPM等一體化數據中,我們在賽季初期可能會看到一些很誇張的數值,之後才會因為樣本增大,數據逐漸趨向穩定(所以他們經常要開賽一兩個月後才公布,BPM的小樣本爆炸則很容易看到)。



與DARKO的面板數據預測一樣,伴隨新EPM一起上線了Estimated Skills系統,它也給出了球員面板數據的預測,我個人不玩FBA,不知道DARKO和EPM的這種預測對玩FBA有沒有幫助,但DARKO的作者聲稱它的系統在FBA遊戲中的預測表現很不粗,至少肯定強於此前市面上一些網站的表現。



EPM的這次更新對很多pvp玩家來說,價值暴跌,畢竟不再是單賽季的表現綜述了,對線的時候用起來很不方便,描述本賽季表現得時候並不合適,之前發開賽影響力數據圖得時候我也用了LEBRON而不是新EPM。不過無論是新EPM還是DARKO本身仍然是非常有價值的,NBA業內人士有不少也都認可DARKO這種思路,EPM現在也往這個方向上走,或許正說明了這是一體化數據未來發展的趨勢,所以BBE就借這個機會也把這兩項擺上去方便大家看。比較遺憾是這類數據的動態變化部分BBE的框架沒法展示。



最近因為更新,可能會連帶出一些bug,有遇到的話可以給我留言或者私信。

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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.84.233 (臺灣)
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※ 編輯: tim19990312 (223.137.84.233 臺灣), 11/20/2024 15:05:15

MK47 11/20 15:12優文

phoenix286 11/20 15:16感謝分享

viagraho 11/20 15:19就是變成傾向描述能力,而不是評估貢獻就對了

steven183 11/20 15:47真假

ralpoph 11/20 15:51推 優文 但大多數人不會看

kkl522608 11/20 15:56優文 感謝分享

surfingbboy 11/20 16:09是不是該可以改看LEBRON這個高階數據

s1290272 11/20 16:11感謝分享

chih2loveu 11/20 16:27

chih2loveu 11/20 16:27順便問問看 RAPTORS是不是沒了(538被併購)

LYheha 11/20 16:30推推,我前陣子還以為Epm數據很怪,後來才發現原來

LYheha 11/20 16:30是改版了~這樣改動比較可以減少極值影響,增加機

LYheha 11/20 16:30器學習預測數據真的是很讚的變化

tim19990312 11/20 16:31https://reurl.cc/xpZW4L

tim19990312 11/20 16:32RAPTORS原作者後來自己搞的

yoyodjy 11/20 18:24想說怎麼跟上賽季那麼接近

x123987789 11/20 18:44推推

Myosotis 11/21 02:04感謝分享