Valutare le previsioni del NFL Scouting Combine

Il NFL Scouting Combine è un evento dove i giocatori di football universitario mostrano le loro abilità alle squadre NFL sperando di essere scelti. Questo è un passo cruciale per molti atleti che vogliono unirsi alla National Football League. Il combine include vari test fisici come velocità di corsa, abilità nel salto e forza. La NFL usa questi risultati per valutare potenziali giocatori, ma c'è un dibattito in corso su quanto bene questi test predicano il successo nella lega.

#Scopo del Scouting Combine

L'obiettivo principale del NFL Scouting Combine è aiutare le squadre a valutare quali giocatori hanno la migliore possibilità di avere successo nel football professionistico. Ogni anno, migliaia di atleti mirano a entrare nella NFL, ma ogni squadra può avere solo un numero limitato di giocatori nel proprio roster. Il combine aiuta chi deve prendere decisioni a identificare gli atleti più abili e fisicamente capaci.

#Il Ruolo del Machine Learning

Recentemente, il campo del machine learning ha aperto nuove strade per analizzare i dati e fare previsioni. Applicando tecniche di machine learning ai risultati del Scouting Combine, i ricercatori sperano di determinare quali test siano i più importanti per prevedere il futuro successo di un giocatore nella NFL. Sebbene alcuni studi abbiano mostrato risultati contrastanti riguardo all'efficacia del combine, c'è ancora interesse a scoprire se il machine learning possa fornire un quadro più chiaro.

#Obiettivi dello Studio

Questo studio si concentra su due domande principali:

1. Le prestazioni al Scouting Combine possono prevedere se un giocatore scelto entrerà nel roster NFL?
2. Se un giocatore entra nel roster, i risultati del combine possono prevedere quante giocate parteciperà durante la stagione?

#Raccolta Dati

I ricercatori hanno utilizzato dati da classi di draft NFL che coprono cinque anni. Hanno escluso qualsiasi dato incompleto. Su quasi 2.000 campioni, poco più di 800 sono stati usati per ulteriori analisi. Questi dati includevano i risultati dei test fisici del combine e il numero totale di giocate durante la carriera NFL del giocatore.

#Selezione del Modello

Per analizzare i dati, i ricercatori hanno selezionato cinque diversi modelli di machine learning per vedere quale potesse meglio prevedere se un giocatore sarebbe entrato nella NFL. I modelli includevano:

• Support Vector Machine
• Logistic Regression
• Gradient Boosting
• Random Forest
• Decision Tree

Questi modelli prendono i risultati dei test del combine e cercano di classificare se un giocatore sarà scelto e quante giocate parteciperà se scelto.

#Caratteristiche e Etichette

Le caratteristiche considerate erano i risultati di sei esercizi fisici chiave al NFL Scouting Combine:

• 40-yard dash
• Broad jump
• Bench press
• Vertical jump
• Shuttle run
• Three cone drill

L'esito di interesse, o etichetta, era il numero totale di snap (giocate) a cui un giocatore ha partecipato durante la sua carriera NFL.

#Modello di Decision Tree

Il modello di decision tree funziona facendo una serie di decisioni sì/no basate sui dati. Questo approccio è stato scelto perché è facile da capire e interpretare. Permette agli allenatori e alla gestione della squadra di afferrare il processo di previsione senza bisogno di conoscenze tecniche avanzate.

#Gradient Boosting e Random Forest

I modelli di gradient boosting e random forest migliorano le previsioni costruendo una serie di alberi decisionali. Ogni albero impara dagli errori dei precedenti. Il random forest costruisce molti alberi e la previsione finale si basa sul risultato medio di tutti gli alberi. Questi metodi sono stati utilizzati nell'analisi sportiva e hanno mostrato risultati promettenti.

#Regressione Logistica e Lineare

La regressione logistica e la regressione lineare sono metodi semplici usati per classificare i dati o prevedere risultati continui. Fanno adattare una funzione matematica ai dati. Anche se questi modelli sono stati precedentemente applicati nell'analisi sportiva, spesso hanno faticato a prevedere risultati in modo efficace.

#Support Vector Machine

La support vector machine è un altro modello che mira a separare diverse classi di dati. Cerca di trovare il miglior confine tra le classi basato sulle caratteristiche. Questo metodo è popolare in vari campi, incluso lo sport, per classificare eventi.

#Cross-validation e Ottimizzazione del Modello

Per garantire che i modelli funzionino bene, i ricercatori hanno applicato tecniche di cross-validation, suddividendo i dati in più parti e testando i modelli su diversi sottoinsiemi. Dopo i test, hanno trovato che il modello random forest era il più accurato nel prevedere se i giocatori sarebbero entrati nella NFL.

#Risultati e Scoperte

Il classificatore random forest ha mostrato un'accuratezza di circa l'83% nel prevedere se un giocatore sarebbe entrato nella NFL. Tuttavia, quando si guardava a quante giocate un giocatore avrebbe fatto nella NFL, le previsioni non erano così accurate, con un margine di errore significativo. Questo suggerisce che, sebbene le prestazioni nel combine siano utili per essere scelti, non garantiscono necessariamente un successo continuo nella lega.

#Importanza dei Test Individuali

L'analisi ha rivelato che il three-cone drill era particolarmente impattante nel prevedere se un giocatore sarebbe stato scelto, ma aveva meno significato nel prevedere il successo generale misurato dal totale di snap giocati. Al contrario, i risultati del broad jump erano più indicativi delle prestazioni di carriera di un giocatore una volta già in NFL.

#Implicazioni per Allenatori e Scout

I risultati dello studio sollevano domande su se le squadre NFL stiano concentrando troppo su alcune metriche che potrebbero non correlare fortemente con il futuro successo. Scout e allenatori potrebbero dover rivalutare quali test del combine hanno più peso nelle loro valutazioni dei giocatori.

#Limitazioni dello Studio

Sebbene le intuizioni guadagnate siano preziose, lo studio ha delle limitazioni. Non tutti i fattori che contribuiscono al successo di un giocatore nella NFL sono stati inclusi nell'analisi. L'unica metrica usata per il successo era il numero totale di snap giocati, che potrebbe non racchiudere completamente l'impatto o i contributi di un giocatore sul campo. Studi futuri potrebbero considerare fattori aggiuntivi come i totali di yard, touchdown, o addirittura differenze di posizione tra i giocatori.

#Direzioni per la Ricerca Futura

Ulteriori ricerche potrebbero esplorare altre caratteristiche che potrebbero migliorare l'accuratezza delle previsioni, come le misurazioni corporee o le valutazioni di fitness oltre il combine. Esaminare le relazioni tra diverse metriche potrebbe anche fornire insight più sfumati nella valutazione dei giocatori.

#Conclusione

In conclusione, mentre il NFL Scouting Combine serve come uno strumento essenziale per valutare il potenziale dei giocatori, la sua capacità di prevedere il successo a lungo termine rimane limitata. Lo studio sottolinea che, sebbene alcuni test possano aiutare a determinare le possibilità di essere scelti, potrebbero non prevedere in modo efficace quanto sarà impattante la loro carriera. La gestione delle squadre dovrebbe considerare di ampliare le loro metriche di valutazione per identificare meglio gli atleti che prospereranno nella NFL nel tempo.