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Re: [外絮] 用機器學習模型預估MVP得主

lulululula 發表於 2021/4/30 下午1:18:56
看板NBA標題Re: [外絮] 用機器學習模型預估MVP得主作者
lulululula
 (shawdidi)時間推噓 4 推:22 噓:18 →:37

※ 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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--

※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.200.21.120 (臺灣)
※ PTT 網址
推

shingo135r 04/30 13:22有些東西本就不是量化可以看出來的 數據都只是參考

推

GhostFather 04/30 13:22這篇中肯

推

kevin789 04/30 13:24推

→

LeGGoRay 04/30 13:26數據是死的，投票的人是活的，要拿MVP本來就會有諸

→

LeGGoRay 04/30 13:26多因素影響，這篇正解

推

phoenix286 04/30 13:26同感 拿結果套出來的模型 去argue哪年的結果不準 也

→

phoenix286 04/30 13:26是蠻奇怪的 難道不是繼續修改模型嗎？

推

cms1717698 04/30 13:28拿結果去弄出來的模型 結果38個sample就有6個是錯的

→

cms1717698 04/30 13:28 這種白癡模型也有人會信哦 笑死

推

DamianLillar04/30 13:28別那麼激動 只是預測一下

推

society 04/30 13:29所以姆斯去年該拿囉，沒有他一輪都沒有

→

shifa 04/30 13:30氣成這樣 XD

推

god2 04/30 13:31但是總要有一個客觀的評價，大家在努力找啊

推

kevinduh4 04/30 13:34人家是拿數字去解釋 你拿感覺去解釋 還氣成這樣是

→

kevinduh4 04/30 13:34怎樣

噓

ziggyzzz 04/30 13:37你真的有搞清楚那個模型是從什麼角度解釋MVP拉嗎

→

ziggyzzz 04/30 13:37笑死

至少比那些討論誰被偷的懂多了

噓

mirror0103 04/30 13:38人家就是用模型跑又沒有說他就是標準

你根本沒看懂我在說啥

噓

c871111116 04/30 13:38大家就在討論啊 就你特別發一篇出來氣XD

推

buyfood 04/30 13:39說真的如果機器學習能得出跟人類投票完全符合的結果

→

buyfood 04/30 13:39，那在坐各位應該都不用工作了 不過就是分享個實驗

→

buyfood 04/30 13:39結果，這麼認真辯護幹嘛

噓

steven89185 04/30 13:39你很氣欸 數據分析本來就是這樣了啊 連人為因素都能

那篇底下就一堆人在那邊偷來偷去的啊

→

steven89185 04/30 13:39分析的話ML就無敵了好嗎

→

gotohikaru 04/30 13:41這兩天太陽迷真是火力十足XD

推

eric5321 04/30 13:42模型就是推測跟參考而已 而且他的準度也不低

推

somanyee 04/30 13:42照這套賭，勝率32/38；要是原PO能弄出勝率更高的mo

→

somanyee 04/30 13:42del，賭客當然樂觀其成啊

我要說的是用這個去說誰是不合格MVP很蠢，就這樣

→

shifa 04/30 13:45100%命中就會被argue過適了啊 XD

※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 13:45:23 ※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 13:46:53
→

kkb512sk 04/30 13:47機器學習我只服濤哥

※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 13:48:38 ※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 13:49:02
噓

Chris5566 04/30 13:52你是不是不懂數據分析

推

somanyee 04/30 13:53會很在乎，說是什麼偷啊、不如第二順位，大概就是

→

somanyee 04/30 13:53下重注的或是死忠粉絲啊！發洩一下無傷大雅，看球

→

somanyee 04/30 13:53本質就是娛樂嘛

→

lulululula 04/30 13:54笑死我從頭到尾沒有批評那model

→

lulululula 04/30 13:54一堆人中文不好在那跳針

噓

evangelew 04/30 13:55無言

→

evangelew 04/30 13:56原po內文一堆矛盾==

→

shifa 04/30 13:58人家認為這些數據配合權重就是可以某種程度上代表M

→

shifa 04/30 13:58VP。要拿「不可見的感覺」出來講講的就是另外一件

→

shifa 04/30 13:58事情了。

推

ejnfu 04/30 13:58等等，那model難道不是拿那38年的MVP當作test data

→

ejnfu 04/30 13:58嗎？train應該要用額外年度吧？

我是沒認真看啦 但這資料你哪來額外年度XD NBA環境變化那麼大40年前資料拿來train怎麼可能準

推

GeeBen 04/30 14:00不要這麼中肯

→

GeeBen 04/30 14:01好不容易有浮木飄過來

噓

ph90119 04/30 14:03跟不是工程的人討論數據分析本來就別奢望他們懂

→

sunnyyoung 04/30 14:03人家的模型在試圖算出可能被“選”出來的MVP 要是

→

sunnyyoung 04/30 14:03有個單純只在量化球員個人表現價值的模型多好

※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 14:05:13
推

kingianlin 04/30 14:06其實32/38沒啥參考價值

噓

yellowbooky 04/30 14:07你是不是看不懂原PO想表達什麼..

我又不是回原po

推

SpursTony09 04/30 14:09真的 32/38 還說誰偷誰的 根本自己做壞model還在吹

推

minicoke 04/30 14:14其實他不算32/38啊 因為那個是已知的資料

→

minicoke 04/30 14:15你用這組model用test之後還未知的數年mvp才知道準確

→

minicoke 04/30 14:15率

→

minicoke 04/30 14:16其實妳也可以用出38/38但這個預測之後的mvp一定很爛

※ 編輯: lulululula (1.200.21.120 臺灣), 04/30/2021 14:17:32
噓

hpaor 04/30 14:30那強者跟強者同隊數據會稀釋怎不說 只看戰績 那為

→

hpaor 04/30 14:30何不綁定只能頒給戰績第一 事實上就是戰績也只是數

→

hpaor 04/30 14:30據之一

推

w9 04/30 14:37幫補血 噓文的套路好一貫XD

噓

peterqlin 04/30 14:41一看就是不懂機器學習的文組

噓

Qedosh 04/30 14:41至少人家有數據，你只會通靈

→

peterqlin 04/30 14:42supervised learning本來就要給training data好嗎

推

wpd 04/30 14:46還在十進位湊雙位數??? 到底醒了沒啊

噓

sxzc 04/30 14:48幫我看一下我這樣有符合一貫套路嗎

→

wpd 04/30 14:48得分王 PER最高 單核帶隊 講幾次了還在人類十進位?

噓

erosha 04/30 15:27笑死

噓

mark0204 04/30 16:17我也是沒認真噓

噓

sedicause 04/30 16:38好了啦每年改標準最重要

→

sp1234 04/30 17:23都在湊答案了，應該有辦法全對，例如前後季戰績差

→

sp1234 04/30 17:23異大加分、或平均大三元加分 之類的

推

cktony 04/30 17:49氣氣氣，嘻嘻

推

h458791123 04/30 17:55蠻想知道他是用那幾年的基礎資料當基底去回測過去過

→

h458791123 04/30 17:55去mvp的準確度

噓

jonneth 04/30 18:48…

噓

e30901 04/30 23:26笑死

噓

spyU06 05/01 01:39就是數據分析，那感覺跟人家吵啥，潑婦罵街喔？說看

→

spyU06 05/01 01:39看妳的分析方法看可以猜中多少個啊

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