論文の概要: A Strategic Framework for Optimal Decisions in Football 1-vs-1
Shot-Taking Situations: An Integrated Approach of Machine Learning,
Theory-Based Modeling, and Game Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14732v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 09:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 14:59:43.117013
- Title: A Strategic Framework for Optimal Decisions in Football 1-vs-1
Shot-Taking Situations: An Integrated Approach of Machine Learning,
Theory-Based Modeling, and Game Theory
- Title（参考訳）: サッカー1-vs-1ショットテイキング状況における最適決定のための戦略的枠組み:機械学習,理論ベースモデリング,ゲーム理論の統合的アプローチ
- Authors: Calvin C. K. Yeung and Keisuke Fujii
- Abstract要約: 関連する戦略を定量的に分析することで、意思決定の客観的基盤を提供することができる。
このような重要なシナリオの1つは、フットボールにおけるショットテイクであり、アタッカーがボールを撃つかパスするかといった決定が、ゲームの結果において重要な役割を果たす。
本稿では,ゲーム理論に基づくシナリオ分析のための新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8206877486958002
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Complex interactions between two opposing agents frequently occur in domains
of machine learning, game theory, and other application domains. Quantitatively
analyzing the strategies involved can provide an objective basis for
decision-making. One such critical scenario is shot-taking in football, where
decisions, such as whether the attacker should shoot or pass the ball and
whether the defender should attempt to block the shot, play a crucial role in
the outcome of the game. However, there are currently no effective data-driven
and/or theory-based approaches to analyzing such situations. To address this
issue, we proposed a novel framework to analyze such scenarios based on game
theory, where we estimate the expected payoff with machine learning (ML)
models, and additional features for ML models were extracted with a
theory-based shot block model. Conventionally, successes or failures (1 or 0)
are used as payoffs, while a success shot (goal) is extremely rare in football.
Therefore, we proposed the Expected Probability of Shot On Target (xSOT) metric
to evaluate players' actions even if the shot results in no goal; this allows
for effective differentiation and comparison between different shots and even
enables counterfactual shot situation analysis. In our experiments, we have
validated the framework by comparing it with baseline and ablated models.
Furthermore, we have observed a high correlation between the xSOT and existing
metrics. This alignment of information suggests that xSOT provides valuable
insights. Lastly, as an illustration, we studied optimal strategies in the
World Cup 2022 and analyzed a shot situation in EURO 2020.
- Abstract（参考訳）: 2つの対立するエージェント間の複雑な相互作用は、機械学習、ゲーム理論、および他のアプリケーションドメインの領域で頻繁に発生する。
戦略を定量的に分析することは、意思決定の客観的な基礎を提供することができる。
そのような重要なシナリオの1つは、フットボールにおけるショットテイクであり、攻撃者がボールを撃つかパスすべきか、ディフェンダーがショットをブロックしようとするべきかなどの決定は、試合の結果において重要な役割を果たす。
しかし、現在そのような状況を分析するための効果的なデータ駆動型および/または理論に基づくアプローチは存在しない。
この問題に対処するため,ゲーム理論に基づくシナリオ分析を行う新しいフレームワークを提案し,機械学習(ML)モデルで期待される利得を推定し,理論に基づくショットブロックモデルを用いてMLモデルの付加的特徴を抽出した。
従来、成功または失敗(1または0)はペイオフとして使用され、成功ショット(ゴール)はサッカーでは極めて稀である。
そこで本研究では,被写体に対するxsot(シュート・オン・ターゲット)指標の期待確率を,ゴールがなくてもプレイヤーの行動を評価するために提案する。
実験では,本フレームワークをベースラインモデルと短縮モデルと比較して検証した。
さらに,xSOTと既存の指標との間に高い相関関係が認められた。
この情報のアライメントは、xSOTが貴重な洞察を提供することを示している。
最後に、例示として、w杯2022の最適戦略を研究し、ユーロ2020のショット状況を分析した。
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