Samer Fatayri

да, конечно, ответил на эту тему чуть выше)

Вы правы, никто не строит xg модель для каждого конкретного вратаря и она строится одна на всех.
Скоринговые модели банков на порядок сложнее (состоят из сотен параметров) и точнее моделей xg. Это ведет к тому, что когда оцениваешь вратаря по разнице пропущенных и ожидаемых голов (так, кстати, мало кто делает обычно берут постшот модели - в них учитывается еще и куда мяч прилетел) нужно много наблюдений, чтобы с уверенностью сказать, что вратарь А лучше вратаря Б.

1) Модель вероятности сейва строилась у нас строилась только на ударах, которые долетели до ворот - то есть там два исхода - отбит удар или нет. То есть условная вероятность, которую вы хотите увидеть зашита уже туда. Про "выросшего" защитника Вы правы: чем выше вероятность блока, тем ниже вероятность гола. Но это кажется ровно то, что мы написали?
2) Почему не стоит, давайте обсудим. Дискретность выбрана как раз во-многом из-за модели блока. То есть у нас есть 6 направлений и они блокируются по-разному. Безусловно, можно было засунуть все это в GNN и получить ответ сразу на все вопросы, но во-первых, это вычислительно сложнее, во-вторых, мы теряем explainability, без которого довольно сложно объяснить вратарю, почему он сделал шаг не туда
3) Смотрите, тут вы упускаете важный момент. Мы не сделали продукт, который мы продаем или пытаемся продать. Мы делаем фреймворк для оценки вратарей. Ничего не стоит взять этот фреймворк и переложить на какой-то условный сверхточный трекинг - сам фреймворк от этого не поменяется.
К вопросу о погрешности в метр, в которой вы уверены - я не знаю о существовании исследований точности Statsbomb360, но рад буду их почитать.