預測賽事要看哪些數據

matches data

在這個宇宙中，每一場體育賽事的結果似乎都被一個複雜而精確的方程式所決定，我們稱之為「上帝方程式」。這個方程式不僅包含了運動場上的每一次跳躍、每一個投球，還蘊含了更深層次的戰術、心理、甚至環境因素。要預測賽事結果，我們就必須理解並逼近這個方程式，目標是達到近乎百分百的預測精準度。

舉例來說NBA的上帝方程式：

R = 1.4X + 2.2Y + 0.06Z + 0.08U + .....

而R代表的是最後贏得勝負的評分，X, Y, Z, U….則代表是會影響勝負的運動特徵值（投球命中率、三分球命中率、籃板球、抄截...），而前面的數字則是代表每個特徵值所影響的權重值。

所以說，假如明天有一場賽事是熱火vs湖人
熱火：投球命中率(40%)、三分球命中率(30%)、籃板球(10)、抄截數(5)
湖人：投球命中率(42%)、三分球命中率(34%)、籃板球(7)、抄截數(7)

熱火最後的R數是 2.22
湖人最後的R數是 2.316

則我們會知道，以剛剛的方程式來看，湖人會比熱火更有優勢取得勝利，當然不同的特徵值跟權重則會影響這個方程式模型算出來的結果。

尋找完美特徵值

竟然我們知道要找到預測賽事完美方程式後，首先，我們就要知道這個方程式有什麼樣的特徵值，而我們只需要不斷的調整特徵值、權重，然後做歷史回測，找到勝率趨近於100%的模型，這樣一來我們完美的預測型上帝方程式就成形了。

解碼「上帝方程式的特徵值」：體育數據的深度解析

(Update : 2023-12-01 來源：Mysports.AI 深度學習)

由權重較高的Top8的特徵值：

  1. Elo Rating（Elo評分）
    Elo評分是一種用於計算運動員或團隊相對技能水平的評分制度。在NBA中，它通常用來評估球隊的整體實力。每場比賽後，勝隊的Elo評分會上升，而敗隊的評分則會下降。這個評分考慮了對手的實力，因此對強隊的勝利比對弱隊的勝利得到更多評分。

  1. PLUS_MINUS（正負值）
    正負值是指球員在場上時，球隊得分與失分的差值。這個指標可以用來評估球員對球隊表現的影響。正數表示球隊在該球員在場時得分多於失分，負數則相反。

  2. W_PCT（勝率）
    勝率是球隊勝利比賽的比例，是衡量球隊整體表現的一個關鍵指標。它通常用於預測球隊在未來比賽中的表現。

  1. REB（籃板球）
    籃板球是指在投籃未進時爭奪球權的行為。籃板球數量是評估球隊控制球權和防守效果的重要指標。籃板球分為進攻籃板和防守籃板兩種。

  2. BLK（阻攻）
    阻攻是指在對手投籃時成功阻止球進入籃框的行為。阻攻次數不僅直接影響對手的得分，而且可以反映球員的防守能力。

  1. TOV（失誤）
    失誤指在比賽中球隊因操作不當而失去球權的次數。過多的失誤通常會導致對手較多的得分機會，因此失誤數是衡量球隊控球和組織進攻能力的一個指標。

  2. STL（抄截）
    抄截是指在防守時成功從對手手中奪取或攔截球的行為。抄截次數可以用來衡量球員的防守能力，同時也是球隊防守壓力和進攻轉換能力的指標。

  1. DEF_Rating（防守效率）
    防守效率是衡量球隊防守能力的指標，通常以對手每100次進攻得分來計算。較低的防守效率表示球隊在防守端表現更好，能有效限制對手的得分。

另外也有常見的特徵值，這些特徵值在我們的預測模型裡也被列入了前50名：

  • 助攻（AST）
    助攻是指球員傳球給隊友，並直接導致得分的行為。助攻數不僅反映了球員的團隊合作和傳球能力，也是評估球隊進攻效率的重要指標。
  • 三分球命中率（3P%）
    三分球命中率是指球隊在三分線外投籃的成功比例。這個數據能顯示球隊的遠程投射能力，對現代籃球比賽影響甚大。
  • 罰球命中率（FT%）
    罰球命中率是指球隊在罰球線上的投籃成功比例。高罰球命中率不僅能為球隊帶來穩定的得分，也反映了球員在壓力下的心理素質。
  • 主場優勢（Home Advantage）
    主場優勢反映了球隊在自己主場比賽時的表現提升。這通常與球迷的支持、熟悉的場地環境和旅行疲勞較少等因素有關。
  • 傷病因素（Injury Factor）
    傷病因素考慮了球隊中主要球員的健康狀況。球員的缺席或受傷會直接影響球隊的表現，特別是當缺少關鍵球員時。

這些特徵值的組合，加上不斷調整和優化，讓我們的「上帝方程式」變得日益精準。但值得注意的是，即使擁有所有這些數據，仍然存在不可預測的因素，如球員當天的狀態、裁判的決策等，這些都是方程式難以完全涵蓋的。

為了進一步提升預測模型的準確性，我們的團隊開始著手於機器學習和人工智能技術的應用。利用深度學習算法，模型可以自我學習和調整，以更好地理解和預測比賽中的各種可能性。這種方法使得我們能夠從過去的賽事中學習，不斷完善我們的預測方程式。

此外，我們也在探索更加個人化的數據分析，例如每個球員的體能狀態、心理準備以及與其他隊員的配合程度。通過分析這些更細緻的數據，我們能更準確地捕捉到每場比賽獨特的變數，從而提升預測的準確度。

雖然我們的上帝方程式仍在不斷進化和完善中，但它已經成為了運動分析領域的一項重要工具。它不僅幫助分析師、教練和球員更好地理解比賽，還為運動博彩、運動管理以及媒體報導提供了有力的數據支持。

未來，隨著技術的不斷進步和數據的逐漸豐富，我們相信「上帝方程式」將在運動預測領域發揮越來越大的作用，為體育愛好者提供更加深入、精確的洞察。

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2023-12-15