Con un paio di giorni di ritardo, vista la concomitanza del mercato dunkest, HAL torna a confrontarsi con i suoi supporter commentando i risultati dell’ultima giornata (G4).
Avendo una banca dati di 4-5 partite per ogni squadra, HAL ha iniziato ad inserire qualche ingrediente in più nel suo algoritmo predittivo, avendo tuttavia cura di “smorzare” gli effetti della modesta statistica disponibile per la stagione in corso.
Ricordiamo che le proiezioni di HAL si basano fondamentalmente su 2 parametri:
- Efficienza al minuto
- Minutaggio previsto
L’efficienza al minuto a sua volta è determinata da:
- Baseline (media annuale)
- Matchup (effetto della difesa avversaria)
- Odds (effetto vittoria / sconfitta)
- CourtIQ (effetto dei cambi di lineup)
- Streak (trend a breve termine)
Se nelle prime giornate la baseline era derivata esclusivamente dalle proiezioni di inizio anno, ora HAL ha iniziato a correggere il tiro sulla base delle stats 2019-20, mentre dopo la 10° giornata NBA passerà a considerare solo le statistiche di questa stagione.
Anche l’effetto matchup, inizialmente basato solo sulle proiezioni di inizio anno, viene ora calcolato sulle statistiche 2019-20.
Altra novità offerta ai più esigenti fantasy manager è quella di poter giocare un ruolo attivo nella determinazione dell’effetto odds, laddove ora HAL fornisce 3 scenari:
- Win scenario à vittoria della squadra del giocatore in esame
- Loss scenario à sconfitta della squadra del giocatore in esame
- Balanced à proiezioni bilanciata in ragione delle odds di vittoria/sconfitta
Come ribadito in passato la previsione di vittoria ha un’influenza molto marcata sulla proiezione finale nel dunkest, per cui fantasy manager abili nel prevedere l’esito del match (cosa che HAL non vuole fare riferendosi ai puri numeri delle leggi di probabilità) possono acquisire un grande vantaggio rispetto ai loro competitor.
Algoritmo affinato dunque, e risultati che non hanno tardato ad arrivare: l’errore medio di predizione è sceso dai 7.7 della G1 a 7.1 FP nella G4, risultato senza dubbio eccellente considerando la variabilità intrinseca del dato.
La curva di distribuzione di probabilità dell’errore di predizione mostra il consueto andamento asimmetrico ma conferma il miglioramento di prestazione:
- 62% delle predizioni con errore inferiore al valor medio (7.1)
- 27% con errore da 7.1 a 15 FP
- 11% nella coda statistica con errore > 15FP
La soddisfazione per i risultati conseguiti stimola HAL a perseguire nel suo percorso di auto-apprendimento e di “continuous improvement”, ma fategli sentire il vostro supporto ed interessamento attivo e vedrete che lui non smetterà mai di stupirvi!
-HAL69000-
Comments