機械学習モデルで MLB 選手のパフォーマンスを測定

ペンシルベニア州立情報科学大学の研究者チームは、野球選手とチームの短期的および長期的なパフォーマンスをより適切に測定できる機械学習モデルを開発しました。新しい手法は、セイバーメトリクスと呼ばれる既存の統計分析手法と比較して評価されました。

この研究は、「MLB でプレーヤーがゲームにどのような影響を与えるかを説明するための機械学習の使用」というタイトルの論文で発表されました。 

NLP とコンピューター ビジョンに基づく構築

チームのアプローチは自然言語処理とコンピューター ビジョンの最近の進歩に依存しており、ゲームに対するプレイヤーの影響を測定する方法に大きな影響を与える可能性があります。 

コナー・ヒートンは、IST 大学の博士候補者です。 

ヒートン氏は、既存の一連の手法は、プレーヤーまたはチームがホームランを打つなどの個別のイベントを達成した回数に依存していると述べています。 これらのメソッドでは、各アクションのコンテキストが考慮されていません。 

「選手が最後の打席でシングルを記録したシナリオを考えてみましょう」とヒートン氏は言う。 「彼は三塁線をドリブルで打って走者を一塁から二塁に進めて一塁への送球を破るか、左翼深くに打球を打って楽に一塁に到達することもできたが、それを推し進めるスピードがなかった」ダブル。 両方の状況が結果として「単一」になると説明するのは正確ですが、すべてを伝えているわけではありません。」

新しいモデル

Heaton のモデルは、ゲーム内イベントがゲームとそのコンテキストに与える影響に基づいて、ゲーム内イベントの意味を学習することに依存しています。 次に、モデルはゲームを一連のイベントとして捉え、プレイヤーがゲームにどのような影響を与えるかを数値表現で出力します。

「私たちはよく野球について、『この選手は昨日シングルスをXNUMX本、ダブルスをXNUMX本打った』という観点から話します。 あるいは「彼はXNUMX分のXNUMXを決めた」とヒートンは言った。 「私たちがゲームについて話すときの多くは、イベントを XNUMX つの要約統計量で要約するだけです。 「私たちの研究は、ゲームをより全体的に捉え、プレイヤーがゲームにどのような影響を与えるかをより微妙に、計算的に説明することを目指しています。」 

新しい方法では、NLP の逐次モデリング技術を利用して、コンピューターがさまざまな単語の意味を学習できるようにします。 ヒートンはこれを使用して、打者がシングルを打つなど、野球の試合におけるイベントの意味をモデルに教えました。 その後、ゲームは一連のイベントとしてモデル化されました。 

「この作品の影響は、私が『ゲームへの尋問』と呼びたいもののために提案された枠組みです」とヒートン氏は語った。 「私たちはこれを、ゲームをモデル化するための計算足場全体のシーケンスとして見ています。」 

このモデルは、プレーヤーがゲームに与える影響を短期的に記述することができ、従来の方法と組み合わせることで、59% 以上の精度でゲームの勝者を予測できます。 

モデルのトレーニング 

研究者らは、メジャーリーグの野球場に設置されたシステムから以前に収集したデータを使用してモデルをトレーニングしました。 これらのシステムは、選手の位置、塁占有率、投球速度など、各投球の詳細情報を追跡します。 XNUMX 種類のデータが使用されました。 XNUMX つ目は投球ごとのデータで、球種などの情報の分析に役立ちました。 XNUMX つ目は、ポジション固有の情報を調査するために使用される季節ごとのデータです。 

収集されたデータセット内の各投球には、特定の試合、試合内の打席番号、および打席内の投球番号という XNUMX つの主要な特徴がありました。 このデータにより、研究者らは MLB の試合を構成する一連のイベントを再構築することができました。 

起こった出来事、どのように起こったか、各プレーに誰が関与したかを説明するために、チームは、投球時に起こり得るゲームチェンジを 325 通り特定しました。 次に、これが既存のデータと結合され、プレーヤーの記録が補完されました。

Prasenjit Mitra 氏は情報科学および技術の教授であり、この論文の共著者でもあります。 

「この研究はセイバーメトリクスの最先端を大きく前進させる可能性を秘めています」とミトラエ教授は語った。 「私たちの知る限り、私たちのチームは、ゲームの微妙な状態を捉えて表現し、この情報をコンテキストとして利用して、従来の統計によってカウントされる個々のイベントを評価する最初の企業です。たとえば、次のようなモデルを自動的に構築します。重要な瞬間や重要な出来事を理解しています。」