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首Po賺個P幣 個人對Learning to rank略有接觸，想說從一個不同的角度切入百大排名這件。 首先找到一組權重去對球員排名本身就是非常困難的問題。像前面版友講的，有人會說得分王重要乘以2，有人會說強分區要加權，還是不是要考慮DPOY/正負值/季後賽勝率/明星賽次數...要考慮的特徵排列組合非常非常多，還要幫每個特徵選出一個權重。 所以從資料科學的角度，常用的方式就是用監督式機器學習從現有的資料裡學出權重，這種方式必須要標記的資料。舉個例子： 大家都把自己的百大排名打在下方，這樣我們可能就得到了一些樣本可以去建立回歸模型。