ทำไมปารีส แซงต์-แฌร์แม็นแพ้แม้มีโอกาสชนะ87%

ภาพลวงของสัญชาติ

ฉันใช้เวลาห้าปีในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์กีฬา—เริ่มจาก NBA ตอนนี้มาที่ฟุตบอล เมื่อเห็นหัวข้อ ‘ปารีส แซงต์-แฌร์แม็น vs มiami international’ ผมไม่ได้ตอบสนองต่อเรื่องเล่า ผมไม่เห็นดาราหรือฮีโร่ ผมเห็นข้อมูล

โมเดลทำนายความน่าจะชนะ87% ให้ PSG จาก xG, เวลาครองบอล, อัตราการส่งบอล และโครงสร้างแนวรับตลอด15เกม แต่พวกเขาแพ้ เพราะไม่ใช่เพราะเมสซี่ออกจากบาร์เซโลนา และไม่ใช่เพราะทีมอ่อนแอ เพราะมีคนลืมวัดค่าเมื่อแรงกดดันเพิ่มขึ้น

จุดบกพร่องในเมตริกครองบอล

ผู้วิเคราะห์ส่วนใหญ่มองว่าครองบอลมาก = การครอบงำ เป็นอคติทางความคิดที่ปกปิดเป็นความเข้าใจ PSG มีครองบอลเฉลี่ย62% เทียบกับ Miami—but อัตราการจบช่วงสามลดเหลือ54% เพราะอะไร? เพราะโครงสร้างกองกลางพังทลายภายใต้แรงกดดันจากฝ่ายตรงข้า—ตัวแปรที่ตาคนมองไม่เห็นแต่มachine看得ชัดเจน

เราฝึกระบบนี้ที่มหาวิทยาลัยชิคาโก: มันไม่ได้ทำนายผลลัพธ์ด้วยอารมณ์ มันทำนายด้วยการแจกแจงความน่าจะเป็น

โมเดลดูสิ่งที่คุณมองข้าผ่าน

counter-transition efficiency สูงของ Miami จาก D-group อันดับสอง (43%) ในขณะที่ PSG พัฒนาแบบคงที่—จังหวะช้าเกินไปภายใต้แรงกดดัน เรื่องจริงไม่ใช่ว่า PSG ‘แพ้’ มันคือเราเข้าใจผิดเกี่ยวกับเอกลักษณ์ของพวกเขาในฐานะ‘ยักษ์’ โดยละเลยว่าโครงสร้างแนวรับถูกออกแบบมาเพื่อความงาม ไม่ใช่อานุภาพ ผมไม่มอบนมคลับหรือนักเตะ ผมตามหาข้อมูล ครั้งหน้าเมื่อคุณคิด ‘ควรจะชนะ’ ให้วางคำถาม: เมทริกไหนถูกลืม? เพราะบางครั้งความจริงไม่มาก็สมมุฏ—it’s การเข้าใจการแจกแจงความน่าจะเป็น