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。

模型概述

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：

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：

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：

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：

1. 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。
2. 提高准确性：通过更好的训练方法和更多的数据集提高AUC。
3. 集成自然语言处理：分析球员采访和社交媒体帖子，添加新的视角。
4. 撰写英文文章：以英文发布内容，覆盖更广阔的国际受众。
5. 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！