Dec, 2023
ShuttleSHAP: 一种用于分析羽毛球预测模型的逐回合特征归因方法
ShuttleSHAP: A Turn-Based Feature Attribution Approach for Analyzing Forecasting Models in Badminton
Wei-Yao Wang, Wen-Chih Peng, Wei Wang, Philip S. Yu
TL;DR研究探讨了代理人预测系统，以探索代理人模式并提高在各个领域中的决策制定，诸如行人预测和营销竞标。羽毛球是一个多方面的回合制运动的迷人示例，既需要复杂的战术发展又需要依赖决策。深度学习中的最近方法在羽毛球球员战术预测方面显示出有希望的性能，这部分归功于对球员交互的有效推理。然而，一个关键障碍在于黑盒模型通过学习哪些特征来模拟球员行为的功能不清楚，现有的解释器不具备回合制和多输出的归因能力。为了弥补这一差距，我们提出了一种基于 Shapley 值变体的羽毛球回合制特征归因方法 ——ShuttleSHAP，用于分析羽毛球中的预测模型。ShuttleSHAP 是一个模型无关的解释器，旨在量化时间和球员方面的贡献，以多方面线索为基础。将所提出的分析工具与基准数据集上的最先进的回合制预测模型相结合，揭示了关于过去击球推理的事实上的无关性，而传统的顺序模型有更大的影响。相反，球员的风格对未来模拟比赛产生了影响。除此之外，我们还调查和讨论了这些发现的因果分析，并通过本地分析展示了实用性。