Samer Fatayri: комментарии

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.

Это хороший вопрос. Есть три ключевых момента:
1. Разница между Goals и Expected Goals строится всегда на очень маленьких выборках. Условно в среднем за матч в створ летит 4-5 ударов, то есть за сезон 140-160 - это довольно мало для какой-то вразумительной оценки. Мы своими симуляциями увеличиваем количество наблюдений.
2. В метриках шотстоппинга (например, процент отраженных ударов) есть такая деталь: они имеют очень низкую повторяемость. То есть, если в одном сезоне у вратаря большой процент отраженных ударов, то это почти не гарантирует того, что в следующем будет близкий к этому. Вот хороший пост на эту тему: https://www.sports.ru/tribuna/blogs/reddevilsstories/1219442.html
3. Метрика "разница между Goals и Expected Goals" дескриптивная - то есть она просто оценивает какое-то событие и ничего не говорит о том, что можно было бы сделать, чтобы эту метрику улучшить. То, чем занимаемся мы - это прексриптивная метрика - помимо просто оценивания, мы стараемся ответить на вопрос "какая позиция уменьшила бы вероятность гола?"

Добрый вечер!
Отвечу по пунктам:
>Но у вас тут все еще веселее, оказывается. "(1 – вероятность блока) * (1 – вероятность сэйва)" - а это точно независимые события?
Да, это точно независимые события, мы специально строили наши модели так, чтобы этот момент считался корректно.
>Зачем искать самый опасный сценарий? Матожидание нельзя посчитать?
Матожидание чего именно Вы бы посчитали на нашем месте?
>Самое главное, вы ничего не пишете про точность данных. Если в данных ошибка в 1 метр, то даже с хорошей теорией исследование практически бесполезно. Ширина ворот 7,3 метра, один метр влево/вправо...
Данные у нас от Статсбомба - ими в индустрии, как Вы понимаете, пользуемся далеко не мы одни, а например практически все клубы АПЛ. Какую именно ремарку о точности вы ожидаете?

добавьте, пожалуйста, подкаст в Spotify

А то, что Жорже Мендеш - агент еще и Криштиану, например, и вообще половины игроков, начинавших с чемпионата Португалии - никого не волнует?)

Касильяс, Арбелоа и Кальехон в Реале; Мата в Челси; Хави Гарсия в МанСити; Борха Валеро в Фиорентине; Сольдадо в Валенсии; ну и до кучи Негредо, Парехо, Карвахаль, Хоселу, Диего Лопес и тд.

Только у меня не видны линии?