Evaluando las predicciones del NFL Scouting Combine

El NFL Scouting Combine es un evento donde los jugadores de fútbol americano de la universidad muestran sus habilidades a los equipos de la NFL con la esperanza de ser seleccionados. Este es un paso crucial para muchos atletas que quieren unirse a la Liga Nacional de Fútbol Americano. El combine incluye varias pruebas físicas como velocidad de carrera, capacidad de salto y fuerza. La NFL usa estos resultados para evaluar a los posibles jugadores, pero todavía hay un debate sobre cuán bien estas pruebas predicen el éxito en la liga.

#Propósito del Scouting Combine

El objetivo principal del NFL Scouting Combine es ayudar a los equipos a evaluar qué jugadores tienen la mejor oportunidad de tener éxito en el fútbol profesional. Cada año, miles de atletas intentan entrar a la NFL, pero cada equipo solo puede tener un número limitado de jugadores en su plantilla. El combine ayuda a quienes toman decisiones a identificar a los atletas más hábiles y físicamente capaces.

#El Papel del Aprendizaje Automático

Recientemente, el campo del aprendizaje automático ha abierto nuevas maneras de analizar datos y hacer predicciones. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático a los resultados del Scouting Combine, los investigadores esperan determinar qué pruebas son las más importantes para predecir el éxito futuro de un jugador en la NFL. Aunque algunos estudios han mostrado resultados mixtos sobre la efectividad del combine, todavía hay interés en encontrar si el aprendizaje automático puede dar una imagen más clara.

#Objetivos del Estudio

Este estudio se centra en dos preguntas principales:

1. ¿Pueden las actuaciones en el Scouting Combine predecir si un jugador seleccionado hará parte de una plantilla de la NFL?
2. Si un jugador entra en una plantilla, ¿pueden los resultados del combine predecir cuántas jugadas participará durante la temporada?

#Recopilación de Datos

Los investigadores usaron datos de clases de draft de la NFL durante cinco años. Excluyeron cualquier dato que estuviera incompleto. De casi 2,000 muestras, solo se usaron poco más de 800 para análisis adicionales. Estos datos incluían los resultados de las pruebas físicas del combine y el número total de jugadas durante la carrera del jugador en la NFL.

#Selección de Modelos

Para analizar los datos, los investigadores seleccionaron cinco modelos de aprendizaje automático diferentes para ver cuál podría predecir mejor si un jugador entraría a la NFL. Los modelos incluían:

• Máquina de Vectores de Soporte
• Regresión Logística
• Aumento de Gradiente
• Bosque Aleatorio
• Árbol de Decisión

Estos modelos toman los resultados de las pruebas del combine y tratan de clasificar si un jugador será seleccionado y cuántas jugadas participará si es seleccionado.

#Características y Etiquetas

Las características consideradas fueron los resultados de seis ejercicios físicos clave en el NFL Scouting Combine:

• Carrera de 40 yardas
• Salto de longitud
• Press de banca
• Salto vertical
• Carrera de shuttle
• Prueba de tres conos

El resultado de interés, o etiqueta, fue el número total de snaps (jugadas) en las que un jugador participó durante su carrera en la NFL.

#Modelo de Árbol de Decisión

El modelo de árbol de decisión funciona tomando una serie de decisiones de sí/no basadas en los datos. Este enfoque fue elegido porque es fácil de entender e interpretar. Permite a los entrenadores y a la administración del equipo entender el proceso de predicción sin necesitar un conocimiento técnico avanzado.

#Aumento de Gradiente y Bosque Aleatorio

Los modelos de aumento de gradiente y bosque aleatorio mejoran las predicciones construyendo una serie de árboles de decisión. Cada árbol aprende de los errores de los anteriores. El bosque aleatorio construye muchos árboles, y la predicción final se basa en el resultado promedio de todos los árboles. Estos métodos se han usado en análisis deportivos y han mostrado resultados prometedores.

#Regresión Logística y Lineal

La regresión logística y la regresión lineal son métodos sencillos usados para clasificar datos o predecir resultados continuos. Ajustan una función matemática a los datos. Aunque estos modelos se han aplicado previamente en análisis deportivos, a menudo tuvieron dificultades para predecir resultados de manera efectiva.

#Máquina de Vectores de Soporte

La máquina de vectores de soporte es otro modelo que busca separar diferentes clases de datos. Intenta encontrar el mejor límite entre clases basándose en las características. Este método es popular en varios campos, incluyendo el deporte, para clasificar eventos.

#Validación cruzada y Ajuste de Modelos

Para asegurarse de que los modelos funcionen bien, los investigadores aplicaron técnicas de validación cruzada, dividiendo los datos en varias partes y probando los modelos en diferentes subconjuntos. Después de probar, encontraron que el modelo de bosque aleatorio fue el más preciso para predecir si los jugadores entrarían en la NFL.

#Resultados y Hallazgos

Se encontró que el clasificador de bosque aleatorio tenía una precisión de alrededor del 83% al predecir si un jugador haría parte de la NFL. Sin embargo, al observar cuántos snaps tomaría un jugador en la NFL, las predicciones no fueron tan precisas, con un margen de error significativo. Esto sugiere que aunque el desempeño en el combine es útil para ser seleccionado, no garantiza el éxito continuo en la liga.

#Importancia de las Pruebas Individuales

El análisis reveló que la prueba de tres conos fue particularmente impactante en predecir si un jugador sería seleccionado, pero tuvo menos importancia en predecir el éxito general medido por el total de snaps jugados. En cambio, los resultados del salto de longitud fueron más indicativos del rendimiento de un jugador en su carrera una vez que ya estaba en la NFL.

#Implicaciones para Entrenadores y Scouts

Los hallazgos del estudio plantean preguntas sobre si los equipos de la NFL se están enfocando demasiado en ciertas métricas que pueden no correlacionarse fuertemente con el éxito futuro. Los scouts y entrenadores podrían necesitar reevaluar qué pruebas del combine tienen más peso en sus evaluaciones de jugadores.

#Limitaciones del Estudio

Aunque los conocimientos obtenidos son valiosos, el estudio tiene limitaciones. No se incluyeron todos los factores que contribuyen al éxito de un jugador en la NFL en el análisis. La única métrica utilizada para el éxito fue el total de snaps jugados, lo que puede no abarcar completamente el impacto o contribuciones de un jugador en el campo. Estudios futuros podrían considerar factores adicionales como yardas totales, touchdowns, o incluso diferencias de posición de los jugadores.

#Direcciones de Investigación Futura

Investigaciones adicionales podrían explorar otras características que podrían mejorar la precisión de las predicciones, como medidas corporales o evaluaciones de condición física más allá del combine. Examinar las relaciones entre diferentes métricas también podría proporcionar una visión más matizada sobre la evaluación de jugadores.

#Conclusión

En conclusión, aunque el NFL Scouting Combine sirve como una herramienta esencial para evaluar el potencial de los jugadores, su capacidad para predecir el éxito a largo plazo sigue siendo limitada. El estudio enfatiza que aunque ciertas pruebas pueden ayudar a determinar las posibilidades de que un jugador sea seleccionado, no necesariamente pronostican cuán impactante será su carrera. La administración del equipo debería considerar ampliar sus métricas de evaluación para identificar mejor a los atletas que prosperarán en la NFL con el tiempo.