Prédire la chimie des joueurs NBA à l'aide de réseaux de neurones graphiques

Bonjour, je m'appelle sea_turt1e. Dans cet article, je partagerai le processus et les résultats de la création d’un modèle d’apprentissage automatique pour prédire l’alchimie des joueurs de la ligue professionnelle américaine de basket-ball, la NBA, que j’adore.

Aperçu

• Utilisation de réseaux de neurones graphiques (GNN) pour la prédiction chimique.
• Adoption de l'AUC (Area Under the Curve) comme mesure d'évaluation.
• L'AUC à la convergence était d'environ 0,73.
• Les données d'entraînement couvraient les saisons 1996-1997 à 2021-2022, la saison 2022-2023 étant réservée aux tests.

Attention : à propos de la NBA

Pour les lecteurs qui ne connaissent pas la NBA, certaines parties de cet article peuvent être difficiles à suivre. Cependant, vous pouvez penser à la « chimie » dans un sens plus intuitif. De plus, bien que cet article se concentre sur la NBA, l’approche peut être appliquée à d’autres sports ou même aux prédictions chimiques interpersonnelles.

Résultats de prédiction de chim...
[Courte citation de 8% de l'article original]