숫자가 거짓말을 멈출 때

3개월 전, 제 선수 효율성 모델은 제이렌 그린에 관한 흥미로운 점을 발견했습니다: 그의 ‘클러치 타임’ 슈팅 성공률(경기 종료 5분, 5점 차 이내)은 158명의 가드 중 147위였습니다. 그러나 그에 대한 이야기는 이메 우도카 감독이 도착할 때까지 완고하게 낙관적으로 남아 있었습니다.

실적 중심 시스템의 효과

우도카의 시스템은 파이썬 스크립트처럼 냉정하게 객관적입니다. 드래프트 순위나 마케팅 잠재력에 따른 특별 대우는 없습니다. 우리의 클러스터링 알고리즘이 그린을 다른 고공격/저효율 가드들과 묶었을 때(그림 1 참조), 결론은 불가피했습니다: python

단순화된 결정 트리

if (PER < 리그_평균 && TS% < .540 && 수비_등급 > 115):

거래_가치 = 감가상각_자산

주요 발견:

• 12월 이후 4쿼터 출전 시간 42% 감소
• 온/오프 코트 넷 등급: -8.3 (로테이션 선수 중 최악)
• 수비 부진이 상대 팀 득점 폭발의 63% 차지

심리적 X-팩터

고급 통계는 투지를 측정할 수 없지만, 회귀 모델은 특징적인 패턴을 감지합니다. 그린의 ‘수축 계수’(플레이오프 팀 상대 성능 하락)는 같은 나이의 데빈 부커보다 2.3배 높습니다. 이건 성장이 아닙니다 - 이건 DNA입니다. 재미있는 사실: 거래 소문이 나온 후 우리 신경망은 그의 최근 ‘사과 투어’를 78% 확률로 예측했습니다. 절박함은 어떤 코칭 조정보다 빠르게 슛 선택을 바꿉니다.

피닉스 패러독스

제안된 케빈 듀란트 시나리오는 수학적으로 매우 흥미롭습니다:

노화 곡선조차도 KD의 2년이 희망 사항으로 가득 찬 7년보다 낫다고 합니다. 보호된 선즈 픽? 과도한 적합 전에 모델 가중치를 저장하는 것처럼 현명한 헤징입니다. 데이터는 결코 거짓말하지 않습니다… 하지만 때로는 불편한 진실을 말하기도 합니다.