עצי ההחלטות הפכו לאבן הפינה של ניתוח ספורט מודרני, המאפשר מאמנים, מנהלים כלליים ואנליסטים להפוך נתונים גולמיים לתובנות ברורות, מעשיות.על ידי מודל יחסים מורכבים בין משתנים - כגון סטטיסטיקות של שחקנים, תנאי משחק ונטיות יריבות - עצי חתונות עוזר לחזות ביצועים בודדים ותוצאות צוות עם שקיפות יוצאת דופן.

מה הם עצי ההחלטות?

עץ החלטות הוא אלגוריתם למידה מכונה בפיקוח המשמש לסיוג ומשימות רגרסיה.שם זה בא מהמבנה דמוי העץ: האלגוריתם מתחיל בצומת שורש ומתפצל את הנתונים לתוך ענפים המבוססים על שאלות לגבי תכונות קלט.כל צומת פנימי מייצג מבחן על תכונה (למשל, "האם הנקודות הממוצעות של השחקן למשחק מעל 20?"), כל ענף מייצג את התוצאה של הבדיקה, וכל צומת פנימי מייצג את הערך המקסימלי, עד שלא ניתן לנבא יותר, עד שעדיין לא ניתן לראות אותו דבר, או לחיזוי, עד שיתר דיוק, או לרמה, או לחיזוי יותר, עד שעדיין לא מתאים יותר, עד שעדיין לא מתאים יותר, עד שיתרחשיך, עד שעדיין לא מתאים יותר, עד שעדיין לא מתאים יותר, או לחיזוי, או לרמה זו, או לרמה זו, האם התחזיות, האם התחזיות, האם הדרגה גבוהה יותר, האם התחזיות המשחק הממוצע של המשחק הוא יותר, או לא נמתחת, עד שעדיין לא נמתחילים, עד שעדיין לא נמתחילים יותר, עד שיתר דיוק או לא נמתחילים, אם זה נמשך יותר, עד שיתרחשיכה, עד שעדיין לא נמתחילים, אם זה לא נמתחילים יותר, או לא נ

עצי ההחלטות משתמשים באמצעי נחיתות כמו קדחתנות של גיני או אנטרופיה כדי להחליט את הפיצול הטוב ביותר בכל צומת.לדוגמה, כאשר לחזות האם שחקן כדורסל יהבקיע יותר מ-15 נקודות במשחק, האלגוריתם מעריך את התכונה (דירוג הגנתי אחראי, שחקן יורה אחוזי, ימי מנוחה) מפריד בין המשחקים הגבוהים מן הפירוק הנמוך.

הפשטות של עצי ההחלטות היא הכוח הגדול ביותר שלהם ואת העקב של עץ יחיד יכול ללכוד אינטראקציות לא לינאריות מבלי לדרוש דחיסות או שינויים מורכבים.עם זאת, הם נוטים להתנחם, להרות רעש בנתונים האימונים ולא דפוסים כלליים, לכן מתרגלים לעתים רחוקות משתמשים עץ בודד בבידוד; במקום זאת, הם משלבים עצים רבים באמצעות שיטות כגון יערות אקראיים או עלייה של עץ אינטואיטיבית, ולכן הם ממשיכים לפתח מודלים מתקדמים יותר.

למה דווקא עצים בספורט?

ניתוח ספורט עוסק בנתונים בעלי ממדים גבוהים: מודלים סטטיסטיים של שחקנים, ביומטריים, יומני משחק-על-ידי-משחק, דמויות של קופה משכורת, ואינספור משתנים קונטקסטואליים.מודלים סטטיסטיים מסורתיים רבים דורשים הנחות על ליניאריות, נורמליות, או עצמאות שלעתים רחוקות מחזיקים במצבים אמיתיים של החלטות משחק, עצים לא כופים הנחות כאלה - הם יכולים ללכוד ספייקטים בביצועים עקב עייפות, התאמה, או תנאי מזג אוויר, בתוך מסגרת אחת, כל אחד, ללא שום דבר אפשרי.

אי-הסתברות היא הסיבה העיקרית לכך שעצים החלטות משגשגים בארגונים ספורטיים. מאמנים ומנהלי משרדים בחזית לעתים קרובות חסרים רקע טכני להבין רשתות עצביות או תמיכה במכונות וקטור. עץ החלטות ניתן להימשך על לוח לבן: "אם מהירות הכדור המהיר של הקריין יורדת מתחת ל-93 קמ"ש ונקודת השחרור שלו משתנה על ידי יותר משני סנטימטרים, אז ההסתברות של בית עולה ב-40%", כלומר, מבוסס על ידי שימוש, בונה הסבר נוסף על ידי איסוף מידע, ומניעה, וזיהוי, וזיהוי של גורמי אבטחה, ומניעה.

יתרון נוסף הוא היכולת שלהם להתמודד עם סוגי נתונים מעורבים - גיל, סווגן (למשל, בית לעומת, מקום) ומספרי (למשל, גיל, משכורת) הם גם מנהלים ערכים חסרים באופן טבעי, אשר נפוץ בנתוני ספורט שבו רשומות פציעה או מדדי מעקב מתקדמים עשויים להיות שלמים.

יישומים בספורט

שחקן צופים

אחד השימושים הנפוצים ביותר של עצי החלטות בספורט הוא חיזוי איך שחקן יבצע במשחק או העונה הקרובה.לדוגמה, עץ החלטות מאומן על נתונים של שחקן NBA עשוי להשתמש בתכונות כגון דקות משחק במשחקים קודמים, יעילות הגנת יריב, קצב השימוש של שחקן, וימים של מנוחה כדי לחזות אם שחקן יעלה על ממוצע העונה שלו בנקודות.

בכדורסל, עצי ההחלטות עוזרים לחזות את ההסתברות של העטלף להכות נגד שחקן ספציפי.על ידי פיצול על גורמים כמו מהירות כדור מהיר, platoon שמאלי של העטלף פיצול, וביצועים היסטוריים באותו כדור פארק, עץ פלט הסתברות להכות כי סקטורים להשתמש כדי לבנות קוטורים באופן דומה, כדורגל, עצים יכולים לצפות מטרות צפויות של תחזיות (G) אבל באופן מדויק, אבל לא מתאים, אבל המיקום המדויק, אבל זהה, אבל לא מתאים, אבל זהה, אבל זהה, כי הם בהחלטה, לא יכול להיות בטוח, כי הם מרגישים, כי הם בהחלטה, כי הם מרגישים כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם בבירור, כי הם בבירור, כי הם מרגישים כי הם מרגישים כי הם בבירור, כי הם בבירור, מיקום בטוח, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם, כי הם על בסיס בטוח, כי הם, כי הם

משחק Outcomes

מעבר להישגים בודדים, עצי ההחלטות מהווים את ההסתברות לזכות במשחק, בסדרה או בטורניר.דוגמה קלאסית היא ה-NFL, שם מודלים משלבים יעילות תקיפה והגנה, שולי שטח, יתרון שדה ביתי, ואפילו גובה או מזג אוויר.עץ ההחלטות עשוי למצוא כי צוותי הכביש עם שולי מחזור גרוע יותר -2 במשחק הקודם מפסיד 85% מהזמן כאשר מתמודדים עם יריב כזה עוזר לקבוע קווים ושחקנים ספציפיים.

בכדורסל מכללות, חזיונות טורנירים ידועים לשמצה כאוטיים, אך עצי ההחלטות שהוכשרו בדירוג NET, כוח לוח הזמנים, ורצף ה-roster לעתים קרובות מסלקטיביים.שקיפות העץ מאפשרת לאנליסטים להסביר מדוע הרגיז בן 12-אדם אפשרי: אם ה- Underdog יורה מעל 38% מטווח של שלוש נקודות ויריבם יש הגנה חלשה, ההסתברות הזעם הם תובנות משותפות באופן משמעותי במהלך דיונים נרחב.

פגיעה בסיכון ושחקן עבודה

תחזית פציעות היא אחת האפליקציות החשובות ביותר אך מאתגרות של ניתוח ספורט.עצים יכולים לדגל שחקנים בסיכון גבוה לפציעה על ידי ניתוח עומס אימונים, דקות משחק, היסטוריה של פציעה קודמת, איכות השינה וחוסר איזון שרירים.לדוגמה, עץ המוכשר על נתוני חיישן לב יכול להראות שאם מרחק שחקן כדורגל עולה על 7 ק"מ במשחק ושיקום קצב הלב שלו איטי יותר מ-12 פעימות לדקה, הסבירות של שימוש כפול בשבוע הבא.

הפשטות של עצי ההחלטות הופכת אותם במיוחד מושך לתערות בזמן אמת.מאמן אתלטי יכול ליישם חוק החלטה מבוסס עץ פשוט בגליון או בלוחם, עדכון קלטות לאחר כל משחק.בעוד מודלים מתוחכמים יותר כמו יערות אקראיים או רשתות עצביות יכולים לשפר דיוק, המסחר בפירוש הוא לעתים קרובות בלתי מתקבל על הדעת עבור צוות רפואי אשר צריך להסביר המלצות למאמנים ולשחקנים.

מחאות וגיוס

עצי החלטות מסייעים גם בהערכה של כישרון, במיוחד כאשר השוואת הסיכויים על פני ליגות שונות או רמות של תחרות. על ידי פיצול על המדידות הפיזיות, ייצור סטטיסטי וגורמים קונטקסטואליים (למשל, כוח תחרות, גיל יחסית לממוצע הליגה), העץ יכול לתכנן את התקרה של שחקן ואת הרצפה.בדראפט NBA, עצי ההחלטות זיהו נכון כי שחקנים עם שיעור שימוש מעל 28%, לפחות אחת של שלוש קבוצות עקביות של המשחק (התחלות) מאשר 3 פעמים פחות מ-3.

בכדורגל, עצי ההחלטות יכולים להעריך כשרונות צעירים על ידי מודל של כמה אינדיקטורים ביצועים כמו קשקשים מוצלחים במשך 90 דקות ועוברים בשלישי האחרון תרגם לליגות גבוהות יותר.העץ עשוי לחשוף כי כנף של אירדיסידיים ההולנדים אשר ממוצעים על פני 2.5 דרוקטים מושלמים למשחק ו-15 תחליפים ל-90 הוא הצלחה גבוהה בליגות העליון של 5.

היתרונות של שימוש בעץ ההחלטות

  • (ב) ,0) אי-מידתיות: 1FLT:1 המבנה החזותי, אם כן מבנה השלטון קל עבור לא-מומחים להבין ולאמון. מאמנים יכולים לראות בדיוק מדוע מודל מציע החלפת או שינוי קופס.
  • (FLT:0) lexibility: FLT:1 Handles סיווג (win/loss, מעל/below הממוצע) ו-Regression (נקודות חזו, דקות) במסגרת מאוחדת.
  • (ב) ⁇ :0) ,התמדה: 1 (FLT:1) וחיזוי מהירים אפילו על נתונים גדולים - עץ אחד ניתן לבנות בתוך שניות על חומרה מודרנית.
  • (ב) אין צורך בדרגות מדרגה ראשונה: עצי החלטה 1FLT:1 אינם מושפעים מיחידות שונות (למשל, דקות לעומת נקודות), לחסוך זמן עיבוד מראש.
  • (FLT:0)Handles non-Liנאריות: FIRLT:1 לוכד באופן אוטומטי אינטראקציות בין משתנים כי מודלים ליניאריים יחמיצו.לדוגמה, ההשפעה שולית של מהירות כדור מהיר של כר עשוי להיות תלוי ביכולתו המזעזעת של ⁇ - עץ יכול מודל זה.
  • חשיבותה של LT:0 [FLT]: [ה] חשיבותה של [ה]: [ה]ה'], היא בעלת דירוג מובנה של אילו משתנים המשפיעים ביותר על התחזיות, ועוזרים לאנליסטים לאשר איסוף נתונים ולזיקוק מודל.

אתגרים ופתרונות

החיסרון העיקרי של עץ החלטה יחיד הוא overfitting - הנטייה ליצור פיצולים עמוקים, מורכבים כי ביצועים טובים על מנת להכשיר נתונים אבל גרוע על נתונים חדשים. עץ כי באופן מושלם מרעיש כל זמזם מעוקל או COVID-19 שיבוש לוח הזמנים לא יתאים לרמות הרגילות של העונה הבאה. pruning הוא התרופה הקלאסית: הסרת ענפים קטנים, לעתים קרובות באמצעות עלייה מקסימלית של 8 גרם מדרגות (או פחות) להפחתה מינימלית של פחות גבוה.

שיטות אנסמבל הן פתרון חזק יותר. יערות אקראיים לבנות מאות עצי החלטות על דגימות מפוספסים של הנתונים ואת תת-קבוצות אקראיות של תכונות, ואז בממוצע התחזיות שלהם.זה מפחית באופן דרמטי את הכדאיות תוך שמירה על רוב הפרשיות ברמת המצטברת (למשל, דירוגים תכונה הופכת לדירוגים משמעותיים יותר) של שקיפות (למשל, XGBst LightGBM) בונה עצים ללא פגע, כל אחד מהם הוא הנכון, לעתים קרובות, כמו אלה, כמו טמפרטורות סטנדרטיות, כמו אלה, אך ורק על פני כמה שכבות ספורט קודמות).

אתגר נוסף הוא איכות נתונים.עצים החלטות הם רק טובים כמו התכונות להאכיל אותם.אם גורם מפתח כמו מצב נפשי או טבעת הלבשה של חדר ההלבשה חסר, העץ עשוי ללמוד קורלציות מעוררות.לדוגמה, עץ עשוי ללמוד כי ציוצים לפני משחק עם אימוג'י מסוימים לחזות ביצועים גרועים, אבל זה כנראה רעש אקראי.

לבסוף, עצי ההחלטות יכולים להיות לא יציבים: שינוי קטן בנתונים האימונים יכול לייצר מבנה עץ שונה לחלוטין.זה פחות עניין עבור הרכבים, אבל עבור עץ אחד המשמש בקבלת החלטות אימון, זה יכול לערער את האמינות רגילה עם נתונים מעודכנים ושימוש במגירה מגפיים (ברד) לעזור לייצר מודלים יציבים יותר.

מחקרים וחקר אמיתי בעולם

עידן הכסף של אוקלנד אתלטיקס (Pronttics) לפופולרי בקבלת החלטות מונחות על ידי נתונים בכדורסל, אך עצי ההחלטות קיבלו מאז ניתוחים הרבה מעבר לתואם הפשוטים. in aFLT:0study שפורסם ב- International Journal of Computer ApplicationsFLT:1, החוקרים השתמשו בעצי החלטות כדי לחזות את יעילות שחקן ה-NBA עם יותר מ- 80% דיוק באמצעות רק חמש תכונות.

בכדורגל, [27] שיעור הניתוחים של חברת ספורט SciSportssFLT:1 החל עצי החלטה לחזות את הסבירות של מעבר מוצלח תחת לחץ.המודל המשמש גורמים כמו מרחק מהמגינים הקרובים ביותר, מהירות שחקן, וזווית מעבר, חושף כי עובר ניסיון מאזורים רחבים עם מגן בתוך 1.5 מטרים יש שיעור הצלחה מתחת 40%.

ה-NFL אימצה מודלים המבוססים על עץ לניתוח קריאה.ניתוח של המחלקה ל-NFL:0NFL מחלקת הניתוחים של המחלקה ל-NFL 1 השתמש בעצי החלטות כדי לקבוע מתי הולך על הרביעי למטה הוא אופטימלי.העץ מתחלק על מיקום שדה, חצרות כדי להמשיך, וזמן נשאר, ומייצר שלטון החלטה פשוט שהשפיע על כמה מאמנים כדי לאמץ אסטרטגיות אגרסיביות יותר.

כיוונים עתידיים

כאשר נתוני ספורט הופכים לעשירים יותר – עם מעקב של שחקן, חיישנים ביומטריים, ועמידות וידאו מבוססת estimation – עצי הדה-המידה יתפתחו לצדם.כיוון מבטיח אחד הוא שילוב של מודלים המבוססים על עץ עם למידה עמוקה.לדוגמה, רשת עצבית מהפכתית עשויה לחלץ תכונות ממסגרות וידאו, אשר לאחר מכן ניזונים לתוך עץ החלטה עבור סיווג מפרש.

עצי החלטות בזמן אמת מחזיקים גם פוטנציאל להתאמות במשחק.דמיין חיישן לב שמטם את קצב הלב ואת האצת נתוני הטאבלט בקו החוף. עץ ההחלטות, מעודכן לאחר כל משחק, יכול להזהיר את צוות האימון כאשר המדינה הפיזיולוגית של שחקן מצביעה על ירידה של 30% במהירות ⁇ - הכנת תחליף מיידי.

לבסוף, ההתקדמות בהקצאה סיבתית עשויה לסייע לעצי החלטות לעבור מעבר לגורם לעצים סטנדרטיים לחזות תוצאות בהתבסס על אגודות שנצפו, אך הם לא יכולים לומר אם שינוי בתכונה יגרום לשינוי בעצים של החלטות קווקזיות, אשר משלבים טכניקות כמו למידת מכונה כפולה, הם אזור מחקר פעיל.עבור ספורט, זה יכול לענות על שאלות כמו: "אם נגביר את עומס האימונים של שחקן ב-10%, האם זה יהיה לשפר את הסיכון או לגרום לפציעה גדולה?"

מסקנה

עצי ההחלטות הוכיחו את עצמם ככלי חיוני בניתוח ספורט, המציע שילוב נדיר של כוח חיזוי ופרשיות כי resonate עם מאמנים, שחקנים ומנהלים כאחד.מחיזוי סטים בודדים כדי לעצב אסטרטגיות ליגה על החלטות רביעית-למטה, מודלים אלה מספקים כללים ברורים, מבוסס ראיות כי לעמוד בפני ביקורת על אתגרים, בעוד טיפול יתר על חוסר יציבות וחייב טיפול קפדני - בדרך כלל באמצעות שיטות כמו עץ אקראי, או איסוף נתונים סטטיים, אך עדיין לא ניתן להמשיך לפתח תובנות קריטיים, אלא גם עם אבטחה, כמו פיתוח נתונים קריטיים, אך ורק עם קבוצות אבטחה.