Modelos de aprendizaje automático sobre el juego del club Movistar Estudiantes

Abstract

La liga ACB es una de las mejores ligas profesionales de baloncesto a nivel
mundial, incluyendo alguno de los mejores equipos de todo Europa. El nivel de
competitividad de la liga es muy alto, mostrando un nivel de entropía de Shannon
muy similar al de la National Basketball Association (NBA) de los Estados Unidos.
Con un nivel tan alto de competitividad, ser capaz de maximizar el rendimiento del
equipo y los jugadores es fundamental para poder desmarcarse del resto de equipos
presentes en la liga.
Con este objetivo, en esta memoria se realiza una modelización del juego ofensivo
y defensivo del club Movistar Estudiantes utilizando redes bayesianas que se aprenden
de datos reales recogidos a lo largo de la temporada 2017-18. Se analizan las
relaciones probabilísticas entre las variables que se han identificado como predictoras
de las victorias y derrotas basándose en los trabajos sobre la materia realizados
previamente. Asimismo, la interpretación de la red bayesiana generada proporciona
información muy útil sobre los comportamientos positivos y negativos que pueden
estar afectando al resultado de los partidos. El tipo de juego realizado por el equipo
se encuentra categorizado en cuatro grandes grupos: bloqueo directo, bloqueo
indirecto, perímetro poste y juego rápido. Para cada tipo de juego, se predicen los
puntos esperados basándose en el tipo de tiro realizado por el jugador (tiro libre,
tiro de dos o tiro triple). Esto permite escoger la mejor selección de tiro para cada
tipo de juego, maximizando los puntos esperados ofensivamente y minimizando los
esperados defensivamente.
Adicionalmente, se ha utilizado una regresión lineal regularizada ridge para evaluar
el rendimiento en base a los puntos esperados de cada jugador en diferentes
situaciones del encuentro, permitiendo escoger individualmente el quinteto de jugadores
que mejor se adapta a cada momento del partido. Para obtener más información del modelo, se han incluido parejas de jugadores para medir su rendimiento
cuando se encuentran en la cancha al mismo tiempo. Además, como en determinados
momentos del partido las acciones que se toman pueden decidir el resultado final,
se ha incluido la variable clutch time para ver cómo se manejan los jugadores bajo
presión.
Este estudio es capaz de representar de forma precisa el juego del club Movistar
Estudiantes, además de mostrar la eficacia de los jugadores en distintas situaciones
del partido, lo que permite ajustar en cada momento el quinteto de juego a las
necesidades del equipo.---ABSTRACT---ACB league is one of the best professional basketball leagues around the world,
including some of the best teams across Europe. The level of competitiveness in
the league is very high, showing a Shannon entropy level similar to the National
Basketball Association (NBA) of the United States. With such high level of competitiveness,
being able to maximize the performance of the team and the players
could lead to a significant difference over the rest of the teams in the league.
With this purpose, a modelization of both ofensive and defensive games of the
ACB team Club Movistar Estudiantes is made using Bayesian networks. An analysis
of the probabilistic relationships among several team variables that have been
identifed as relevant predictors of wins and losses in previous works is performed.
Additionally, the interpretation of the networks provides useful information about
positive and negative behaviors that are afecting the outcome of the games. Four
different types of plays are defined to classify the ofensive and defensive situations:
pick, pick away, perimeter post and fast break. For each type of play, the expected
points are calculated based on the shot made by the player (free throw, three point
shot and two point shot). This allows to choose the best option for each type of play,
maximizing the expected points ofensively and minimizing them defensively.
In addition, a ridge regularized linear regression is used to evaluate the performance
of each team player in diferent situations of the game, allowing to choose
individually which set of players should be playing on each sequence of the game.
To extract more information from the model, pairs of players are also evaluated to
see how well these combinations work in the field at the same time. Furthermore,
as there are moments in the game where the chosen decision can affect the outcome
of the game, the variable clutch time is included to see the behavior of the players
under pressure.
This study is able to represent precisely how the club Movistar Estudiantes plays,
and shows the efectiveness of the players in dierent situations of the game, allowing
to choose the best line-up according to the needs of the team.