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。
模型概述
- 使用图神经网络（GNN）预测球员化学反应。
- 以曲线下面积（AUC）作为评估指标。
- 模型收敛时的AUC约为0.73。
- 训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季，2022-23赛季数据用于测试。
关于NBA
对于不熟悉NBA的读者，部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例，但该方法可应用于其他运动，甚至人际关系的化学反应预测。
化学反应预测结果
首先展示预测结果，之后再详细介绍数据集和技术细节。
边缘和分数解读
红色边缘表示球员间化学反应良好，黑色边缘表示中等，蓝色边缘表示较差。边缘分数代表化学反应分值，范围为0到1。
明星球员化学反应预测
下图展示了从未在同一球队效力的明星球员的化学反应预测：
预测结果并非总是符合直觉。例如，勒布朗·詹姆斯和斯蒂芬·库里在奥运会期间展现了极佳的配合，模型也预测了他们较高的化学反应。而令人意外的是，尼古拉·约基奇与其他球员的化学反应预测值较低。
2022-23赛季主要交易球员化学反应预测
为了验证模型有效性，我测试了2022-23赛季实际交易球员间的化学反应。由于2022-23赛季数据未用于训练，因此预测结果与实际情况的吻合度可以体现模型的准确性。
2022-23赛季发生了一些重大交易，以下是对凯文·杜兰特、凯里·欧文和八村塁等关键球员的预测：
新球队化学反应预测：
- 湖人队：八村塁 – 勒布朗·詹姆斯（红边：良好化学反应）
- 太阳队：凯文·杜兰特 - 克里斯·保罗（黑边：中等化学反应）
- 小牛队：凯里·欧文 - 卢卡·东契奇（蓝边：化学反应不佳）
考虑到2022-23赛季的实际情况，这些结果似乎相当准确。（尽管之后几个赛季太阳队和小牛队的情况有所变化。）
技术细节
接下来解释技术细节，包括GNN框架和数据集准备。
什么是GNN？
GNN（图神经网络）是一种处理图结构数据的网络。在本模型中，球员间的“化学反应”用图的边表示，学习过程如下：
- 正边：助攻数较高的球员对。
- 负边：助攻数较低的球员对。
对于负边，模型优先考虑“助攻数低的队友”，而非“来自不同球队的球员”。
什么是AUC？
AUC（曲线下面积）是ROC曲线下面积，用于评估模型性能。AUC越接近1，准确度越高。本研究中，模型AUC约为0.73，这是一个相当不错的结果。
学习曲线和AUC变化
下图展示了训练过程中的学习曲线和AUC变化：
数据集
数据集构建是本研究的创新之处。基于“高助攻数”代表良好化学反应的假设，数据集结构如下：
- 正边：助攻数高的球员对。
- 负边：助攻数低的球员对。
此外，助攻数低的队友被明确视为化学反应差。
代码详情
所有代码可在GitHub上获取：https://www.php.cn/link/02fcf87d7e0a9c73d5cb511f8bae4ba4
未来展望
模型仍有改进空间，我的目标是：
- 扩展化学反应的定义：纳入助攻以外的因素，更准确地捕捉球员关系。
- 提高准确性：通过更好的训练方法和更多的数据集提高AUC。
- 集成自然语言处理：分析球员采访和社交媒体帖子，添加新的视角。
- 撰写英文文章：以英文发布内容，覆盖更广阔的国际受众。
- 开发图形可视化GUI：创建一个Web应用程序，允许用户交互式探索球员化学反应。
结论
本文介绍了我预测NBA球员化学反应的尝试。虽然模型仍在开发中，但我希望通过进一步改进获得更有趣的结果。欢迎在评论区提出您的想法和建议！
