使用圖神經網路預測 NBA 球員的化學反應

大家好，我是sea_turt1e。

本文將分享我建立機器學習模型預測美國職業籃球聯賽（NBA）球員化學反應的過程和結果，我非常熱愛這項運動。

概述

• 使用圖神經網路 (GNN) 預測球員化學反應。
• 採用曲線下面積 (AUC) 作為評估指標。
• 收斂時的 AUC 約為 0.73。
• 訓練資料涵蓋 1996-97 賽季至 2021-22 賽季，2022-23 賽季的資料用於測試。

注意：關於 NBA

對於不熟悉 NBA 的讀者，本文部分內容可能難以理解。 「化學反應」可以從更直觀的角度來理解。此外，雖然本文著重於 NBA，但此方法也可應用於其他運動，甚至人際關係化學反應預測。

化學反應預測結果

我們先來看預測結果。稍後我會詳細介紹資料集和技術細節。

邊和分數的解釋

在化學反應預測中，紅色邊表示良好的化學反應，黑色邊表示中等化學反應，藍色邊表示較差的化學反應。

邊上的分數代表化學反應分數，範圍從 0 到 1。

明星球員的化學反應預測

以下是明星球員的化學反應預測。該圖僅包含從未在同一隊效力的球員對。

觀察從未一起打球的明星球員的預測結果，結果可能並不總是符合直覺。

例如，勒布朗·詹姆斯和史蒂芬·庫裡在奧運會上表現出極佳的配合，表明化學反應良好。另一方面，令人驚訝的是，預測尼古拉·約基奇與其他球員的化學反應較差。

2022-23 賽季主要交易的化學反應預測

為了讓預測更貼近實際，我測試了 2022-23 賽季實際交易中球員之間的化學反應。

由於 2022-23 賽季的數據未包含在訓練數據中，因此與現實印象相符的預測可以表明模型的有效性。

2022-23 賽季發生了幾筆重要的交易。

以下是凱文·杜蘭特、凱裡·歐文和八村塁等關鍵球員的預測結果。

他們新球隊的化學反應預測如下：

• 湖人：八村塁 – 詹姆斯（紅邊：良好的化學反應）
• 太陽隊：凱文杜蘭特 – 克里斯保羅（黑色邊：中等化學反應）
• 獨行俠隊：凱裡·歐文 – 盧卡·東契奇（藍色邊：較差的化學反應）

考慮到 2022-23 賽季的動態，這些結果似乎相當準確。 （儘管太陽隊和獨行俠隊的情況在接下來的賽季發生了變化。）

技術細節

接下來，我將解釋技術方面的內容，包括 GNN 框架和資料集準備。

什麼是 GNN？

GNN（圖神經網路）是一種旨在處理圖結構資料的網路。

在這個模型中，「球員之間的化學反應」表示為圖邊，學習過程如下：

• 正邊：助攻次數較高的球員對。
• 負邊：助攻次數較低的球員對。

對於負邊，模型優先考慮“助攻次數低的隊友”，並弱化“不同球隊球員”的影響。

什麼是 AUC？

AUC（曲線下面積）是指 ROC 曲線下的面積，用作評估模型效能的指標。

AUC 越接近 1，表示準確度越高。在本研究中，模型的 AUC 約為 0.73——這是一個中等偏上的結果。

學習曲線與 AUC 流程

以下是訓練過程中的學習曲線和 AUC 進程：

資料集

主要創新在於資料集的建構。

為了量化化學反應，我假設「助攻次數高」表示化學反應良好。基於此假設，資料集的結構如下：

• 正邊：助攻次數高的球員。
• 負邊：助攻次數低的球員。

此外，助攻次數低的隊友被明確地視為化學反應較差。

程式碼細節

所有程式碼都可在 GitHub 上找到。

按照 README 中的說明，您應該能夠複製訓練過程並繪製此處描述的圖表。

https://www.php.cn/link/867079fcaff2dfddeb29ca1f27853ef7

未來展望

仍有進步的空間，我計畫達成以下目標：

1. 擴展化學反應的定義
   • 結合助攻以外的因素，更精準捕捉球員關係。
2. 提高準確度
   • 透過更好的訓練方法和擴展的資料集來提高 AUC。
3. 整合自然語言處理
   • 分析球員採訪和社交媒體帖子，以添加新的視角。
4. 寫英文文章
   • 以英文發表內容，以接觸更廣大的國際讀者。
5. 開髮用於圖視覺化的 GUI
   • 創建一個 web 應用程序，允許用戶以互動方式探索球員化學反應。

結論

在這篇文章中，我介紹了我嘗試預測 NBA 球員化學反應的嘗試。

雖然該模型仍在開發中，但我希望透過進一步改進獲得更令人興奮的結果。

歡迎在留言區留下您的想法和建議！

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如果您需要進一步完善，請告訴我！

以上是使用圖神經網路預測 NBA 球員的化學反應的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！