論文の概要: Frame by frame completion probability of an NFL pass
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08051v1
- Date: Thu, 16 Sep 2021 15:34:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 14:11:14.026206
- Title: Frame by frame completion probability of an NFL pass
- Title（参考訳）: NFLパスのフレーム完了確率によるフレーム
- Authors: Gustavo Pompeu da Silva, Rafael de Andrade Moral
- Abstract要約: アメリカンフットボールは人気の高いスポーツであり、世界中の多くの国で観衆が増えている。
最寄りディフェンダーからのレシーバ分離など、多くの要因がパス完了の確率に影響を与える可能性がある。
プレーヤとボール間の距離測定を用いて、経験的確率を計算し、ターゲットが誰であるかを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: American football is an increasingly popular sport, with a growing audience
in many countries in the world. The most watched American football league in
the world is the United States' National Football League (NFL), where every
offensive play can be either a run or a pass, and in this work we focus on
passes. Many factors can affect the probability of pass completion, such as
receiver separation from the nearest defender, distance from receiver to
passer, offense formation, among many others. When predicting the completion
probability of a pass, it is essential to know who the target of the pass is.
By using distance measures between players and the ball, it is possible to
calculate empirical probabilities and predict very accurately who the target
will be. The big question is: how likely is it for a pass to be completed in an
NFL match while the ball is in the air? We developed a machine learning
algorithm to answer this based on several predictors. Using data from the 2018
NFL season, we obtained conditional and marginal predictions for pass
completion probability based on a random forest model. This is based on a
two-stage procedure: first, we calculate the probability of each offensive
player being the pass target, then, conditional on the target, we predict
completion probability based on the random forest model. Finally, the general
completion probability can be calculated using the law of total probability. We
present animations for selected plays and show the pass completion probability
evolution.
- Abstract（参考訳）: アメリカンフットボールは人気の高いスポーツであり、世界中の多くの国で観衆が増えている。
世界で最も注目されているアメリカンフットボールリーグは、全米フットボールリーグ(NFL)であり、あらゆる攻撃的なプレーはランまたはパスのいずれかであり、この作品ではパスに焦点を当てている。
多くの要因は、最も近いディフェンダーからの受信者分離、受信者から通行者への距離、違反生成など、パス完了の確率に影響を与える可能性がある。
パスの完了確率を予測する場合には、パスの目標が誰であるかを知ることが不可欠である。
プレーヤとボール間の距離測定を用いて、経験的確率を計算し、ターゲットが誰であるかを正確に予測することができる。
大きな疑問は、ボールが空中にいる間にnflの試合でパスが完了する確率がどれくらいなのかだ。
そこで我々は,複数の予測器から解く機械学習アルゴリズムを開発した。
2018年のNFLシーズンのデータを用いて,ランダム森林モデルに基づくパス完了確率の条件付きおよび限界予測値を得た。
これは2段階の手順に基づいており、まず、各攻撃者がパスターゲットである確率を計算し、次に、目標に基づいて条件を定め、ランダム森林モデルに基づいて完了確率を予測する。
最後に、総確率の法則を用いて一般完備確率を計算することができる。
選択されたプレイのアニメーションを提示し,パス完了確率の進化を示す。
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