使用图神经网络预测 NBA 球员的化学反应

大家好，我是sea_turt1e。

本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛（NBA）球员化学反应的过程和结果，我非常热爱这项运动。

概述

• 使用图神经网络 (GNN) 预测球员化学反应。
• 采用曲线下面积 (AUC) 作为评估指标。
• 收敛时的 AUC 约为 0.73。
• 训练数据涵盖 1996-97 赛季至 2021-22 赛季，2022-23 赛季的数据用于测试。

注意：关于 NBA

对于不熟悉 NBA 的读者，本文部分内容可能难以理解。“化学反应”可以从更直观的角度理解。此外，虽然本文侧重于 NBA，但该方法也可应用于其他体育运动，甚至人际关系化学反应预测。

化学反应预测结果

我们先来看预测结果。稍后我会详细介绍数据集和技术细节。

边和分数的解释

在化学反应预测中，红色边表示良好的化学反应，黑色边表示中等化学反应，蓝色边表示较差的化学反应。

边上的分数代表化学反应分数，范围从 0 到 1。

明星球员的化学反应预测

以下是明星球员的化学反应预测。该图仅包含从未在同一球队效力的球员对。

观察从未一起打球的明星球员的预测结果，结果可能并不总是符合直觉。

例如，勒布朗·詹姆斯和斯蒂芬·库里在奥运会上表现出极佳的配合，表明化学反应良好。另一方面，令人惊讶的是，预测尼古拉·约基奇与其他球员的化学反应较差。

2022-23 赛季主要交易的化学反应预测

为了使预测更贴近实际，我测试了 2022-23 赛季实际交易中球员之间的化学反应。

由于 2022-23 赛季的数据未包含在训练数据中，因此与现实印象相符的预测可以表明模型的有效性。

2022-23 赛季发生了几笔重要的交易。

以下是凯文·杜兰特、凯里·欧文和八村塁等关键球员的预测结果。

他们新球队的化学反应预测如下：

• 湖人队：八村塁 – 勒布朗·詹姆斯（红色边：良好的化学反应）
• 太阳队：凯文·杜兰特 – 克里斯·保罗（黑色边：中等化学反应）
• 独行侠队：凯里·欧文 – 卢卡·东契奇（蓝色边：较差的化学反应）

考虑到 2022-23 赛季的动态，这些结果似乎相当准确。（尽管太阳队和独行侠队的情况在接下来的赛季发生了变化。）

技术细节

接下来，我将解释技术方面的内容，包括 GNN 框架和数据集准备。

什么是 GNN？

GNN（图神经网络）是一种旨在处理图结构数据的网络。

在这个模型中，“球员之间的化学反应”表示为图边，学习过程如下：

• 正边：助攻次数较高的球员对。
• 负边：助攻次数较低的球员对。

对于负边，模型优先考虑“助攻次数低的队友”，并弱化“不同球队球员”的影响。

什么是 AUC？

AUC（曲线下面积）是指 ROC 曲线下的面积，用作评估模型性能的指标。

AUC 越接近 1，表示准确性越高。在本研究中，模型的 AUC 约为 0.73——这是一个中等偏上的结果。

学习曲线和 AUC 进程

以下是训练过程中的学习曲线和 AUC 进程：

数据集

主要创新在于数据集的构建。

为了量化化学反应，我假设“助攻次数高”表示化学反应良好。基于此假设，数据集的结构如下：

• 正边：助攻次数高的球员。
• 负边：助攻次数低的球员。

此外，助攻次数低的队友被明确地视为化学反应较差。

代码细节

所有代码都可在 GitHub 上找到。

按照 README 中的说明，您应该能够复制训练过程并绘制此处描述的图表。

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

未来展望

仍有改进的空间，我计划实现以下目标：

1. 扩展化学反应的定义
   • 结合助攻以外的因素，更准确地捕捉球员关系。
2. 提高准确性
   • 通过更好的训练方法和扩展的数据集来提高 AUC。
3. 集成自然语言处理
   • 分析球员采访和社交媒体帖子，以添加新的视角。
4. 撰写英文文章
   • 以英文发表内容，以接触更广泛的国际读者。
5. 开发用于图可视化的 GUI
   • 创建一个 web 应用程序，允许用户以交互方式探索球员化学反应。

结论

在本篇文章中，我介绍了我尝试预测 NBA 球员化学反应的尝试。

虽然该模型仍在开发中，但我希望通过进一步改进获得更令人兴奋的结果。

欢迎在评论区留下您的想法和建议！

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如果您需要进一步完善，请告诉我！

以上是使用图神经网络预测 NBA 球员的化学反应的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！