Bakit Nababigo ang 97% na Model?

Ang Machine Ay Hindi Nagpapahula—Nagbabasa ito ng Hininga ng Sistema

Lumaki ako sa mga sentro ng komunidad kung деan ang basketball ay hindi lang laro—kundi wika. Sinasabi ni tatay, ‘Kung hindi mo maintindihan ang ritmo, babawi ka sa mahalaga.’ Ngayon, bilang data scientist sa ESPN, binuo ko ang mga model na sinusunod ang galaw ng manlalaro tulad ng jazz: walang hadlang, nonlinear, buhay.

Sinabi namin na ang 97% na posibilidad ay katiyakan. Pero totoo? Iyon ay kinuha mula sa mga kontrato na may panibugong takdang panahon—hindi talento.

Ang Mahinang Pagkakasundo ng Roster

Noong nakaraan, ipinagpalit ng Phoenix ang kanilang core rotation. Isang 27-taong rookie ay inalis—hindi dahil kulang siya sa kasanayan—kundi dahil hindi siya napapahalagahan ng algorithm na nakabatay sa lumipas na metric. Tawag namin ito bilang ‘buy.’ Pero ano kung ‘buy’ ay code para sa paghihiwalay?

Hindi siya nakikita ng sistema.

Kapag Nawalan ang Bilang ang Humanidad

Sa mga court ng South Side ng Chicago, alam naman nila: kung hindi umiikot ang iyong shot sa presyon, hindi iyon ibig sabihin na broken—kundi real.

Ang aming model ay naniniwala na ‘win’ ay binary: make o miss. Pero ang tao? Bumubuhay. Humihintay. Nakakatugon mid-season.

Kapag pinapaliwan natin ang manlalaro bilang stats—we di nagpapahula. Ipinapalayas natin ang kanilang ritmo.

Ang Algoritmo Na Nakalimutan Ang Sarili Nito

Binuo ko itong model para iayos ang nasira.

Pero matapos taon-taon na pagsasalin… nalaman ko: tunay na paghuhula ay hindi pagtitiyak—itong pagbabasa sa hininga ng sistema. Ang league ay hindi napapahalagahan sila dahil hindi sila tinanong sino sila.