Score de réussite du quart-arrière d’Amazon Web Services
Les croqueurs de données d’Amazon disent qu’ils ont quantifié ce qui sépare les meilleurs quarts des meilleurs.
« C’est pourquoi ils jouent le jeu. » C’est l’adage qui expliquait les résultats inattendus dans le sport. Les fans disent qu’ils aiment les bouleversements qui suscitent de telles observations.
En effet, les Bengals de Cincinnati ont remporté une victoire aussi bouleversée en battant les Chiefs de Kansas City lors du match de championnat de l’AFC pour se qualifier pour le Super Bowl. Mais en fait, les fans ont soif de pouvoir savoir ce qui se passera avant que le match ne soit joué.
C’est pourquoi Amazon Web Services (AWS) Next Gen Stats a développé le score de passage pour définir les performances des joueurs clés du football. « La NFL s’est associée au groupe de science des données AWS Proserve pour développer une métrique plus complète pour évaluer les performances de réussite », a expliqué Rolando Ober d’AWS dans un article sur LinkedIn. « Construit à partir de sept modèles d’apprentissage automatique différents alimentés par AWS, le NGS Passing Score cherche à évaluer l’exécution d’un quart-arrière à chaque tentative de passe et à transformer cette évaluation en un score digeste. » C’est ce que les fans veulent pour les aider à prévoir l’issue d’affrontements tels que le Super Bowl.
Les sept modèles sont la probabilité d’achèvement, les yards attendus après capture, les points attendus, la probabilité de victoire, la probabilité d’interception, les yards prévus et les points attendus ajoutés. Chacun des sept modèles utilisés décompose une composante spécifique de chaque jeu dans le but de neutraliser les effets de choses comme un receveur large faisant une capture acrobatique d’une balle mal lancée ou un défenseur basculant une passe parfaite dans une interception.
Plutôt que d’examiner des mesures simples telles que les verges par la passe, les touchés et les interceptions, le score de passage cherche à isoler la contribution du passeur de celle du receveur. Il prend en compte le niveau de difficulté de chaque passe, les verges probablement gagnées par un receveur ciblé et la probabilité d’une interception sur le jeu.
Bien sûr, il est également crucial de savoir comment chacun de ces facteurs est pondéré dans la production du score final. La NFL décrit les pondérations des facteurs Passing Score :
Le quart-arrière des Packers de Green Bay, Aaron Rogers.
- Points attendus ajoutés au-delà des attentes (EPAOE) représente 46 % de la note de passage. L’EPAOE mesure la production par rapport à une valeur attendue (à l’aide de notre nouveau modèle de yards attendus) et est calculée comme la différence entre la valeur réelle d’une passe et la valeur prédite de la passe avant que la balle ne soit lancée lors de la prise en compte de la probabilité de chaque résultat de passe (par exemple, achèvement, inachèvement ou interception).
- Points attendus ajoutés (EPA) représente 18% de la note de passage. Au lieu de quantifier le succès d’un jeu en termes de verges gagnées, l’EPA représente le succès en termes de points ajoutés par rapport au jeu en cours.
- Pourcentage d’achèvement supérieur aux attentes (CPOE) représente 11 % de la note de passage. Le CPOE est un dérivé de la probabilité d’achèvement, qui mesure le succès d’une passe par rapport à la difficulté du lancer. La fonction CPOE utilisée dans le score s’ajuste aux passes abandonnées.
- Probabilité d’interception (INT Probabilité) représente 11 % de la note de passage. La probabilité INT mesure la probabilité qu’une passe soit interceptée si elle est lancée.
- Points aériens attendus ajoutés (Air EPA) représente 7% de la note de passage. Air EPA est égal à la valeur d’un achèvement plus les verges qu’un receveur devrait gagner après la capture. Air EPA est un indicateur de la récompense optimale d’une passe sous le contrôle du quart-arrière.
- Air EPA attendu (xAir EPA) représente 7 % de la note de passage. xAir EPA est égal à la valeur d’un achèvement (plus YAC attendu), par rapport à la probabilité d’un achèvement (par exemple, probabilité d’achèvement).
- Probabilité de victoire (WP) n’est pas une caractéristique du modèle, mais il est utilisé comme poids de jeu d’agrégation. Sur un jeu donné, la probabilité de victoire pré-snap de l’infraction est utilisée comme pondération dans la formule de score de passage, où une probabilité de victoire plus proche de 50% est égale à un et plus proche de 10% ou 90% est égale à 0,6.
Pour les passionnés de statistiques, la NFL explique sur son blog comment elle décompose toutes ces informations. «Chaque composant est converti en un score z standardisé basé sur la population de toutes les tentatives de réussite des saisons 2018 à 2021 (n = 70 439). Pour réduire l’impact d’un composant sur la domination du score, chaque score z individuel a été sélectivement coupé à 3 ou 4 écarts-types en dessous et au-dessus de la moyenne. La combinaison linéaire des composants constitue un score de jeu individuel qui varie de 50 à 100. »
De plus, les analystes évaluent la note en fonction de l’importance de la situation au moment où les données ont été collectées, ce qui aide à filtrer le jeu inutile lorsque le résultat d’un jeu a déjà été décidé. Cela donne plus de poids aux jeux qui ont eu lieu dans des matchs serrés et donne environ 60% de valeur en moins aux jeux lorsque le résultat du jeu a été estimé à 90% ou plus par rapport aux jeux qui étaient encore à cote égale.
Matt Stafford, quart-arrière des Rams de Los Angeles.
La ligue dit qu’elle a constaté que les quarts-arrière qui ont un score de 85 ou plus sont ceux avec lesquels l’équipe gagne, plutôt que malgré eux, et que des scores de 90 ou plus indiquent une équipe qui gagne à cause du quart-arrière. jouer. Les quarts-arrière avec un score de 80 ou moins sont caractérisés comme « de jeunes joueurs acclimatés à la ligue ou des talents de remplacement que les équipes chercheront à améliorer à partir de la saison prochaine ».
Le meilleur passeur pour 2021, selon ce système, était Aaron Rogers des Green Bay Packers, avec un score de 92. Amazon dit qu’en utilisant le Passing Score comme base, il peut maintenant s’étendre pour prendre en compte des aspects connexes, tels que la précipitation, des licenciements et des pressions à l’avenir.
Après tout cela, nous devrions avoir une idée claire du quart-arrière qui a le dessus dans le Super Bowl, n’est-ce pas ? Peut être pas. Après avoir passé au crible des montagnes de données, AWS Next Gen Stats a attribué le rang Joe Burrow des Bengals et Matt Stafford des Rams juste derrière Rogers, avec des notes identiques de 91, nous laissant attendre et voir comment chacun d’eux se comporte réellement le dimanche du Super Bowl. . C’est pourquoi ils jouent le jeu.
