【Python學習筆記_賽事預測-MLB打擊率與勝負的相關?】(下)



本文作者:bestwin

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建立時間:9/19/2022 9:26:28 AM

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我們接續上一篇《【Python學習筆記_賽事預測-MLB打擊率與勝負的相關?】(上)》還為講解完的內容繼續介紹,如果還沒看過上篇的記得先去看唷!!

打擊率高者獲勝?

依照大眾的直覺感官,打擊率高的隊伍應該要有較高的機率獲勝,因為只有將球擊出去,這樣才有可能得分,但真實情況會是如此嗎?
這裡我們用到剛剛創建的欄位「more_AVG_win」來視覺化看看

trace0 = go.Pie(labels=df["more_AVG_win"].value_counts().index, 
                 values=df["more_AVG_win"].value_counts().values,
                 hole=0.5,
                 opacity=0.9,
                 marker=dict(line=dict(color='white', width=1.3))
               ) 
layout = go.Layout(title='打擊率與勝負關係')
data = [trace0]
fig = go.Figure(data, layout)
py.offline.plot(fig, filename=r'C:\Users\Guess365User\Desktop\IT邦寫文\圖表區\打擊率與勝負關係圖.xlsx')

此處藍色(1)為打擊率高且獲勝者,佔比高達81.1%,而橘色(0)為打擊率高但卻輸者,佔比18.9%,由此可知,打擊率較高的隊伍,獲得勝利的機率也相對較高
打擊率與勝負關係

主客隊打擊率高且獲勝的機率

接著我們先分別看看主客隊打擊率的分布。可以看到不論是主隊(綠色)或是客隊(紅色),大多比賽的打擊率都落在2~3成左右,但很明顯可以看到,主隊(綠色)的右半部較多一些,而客隊(紅色)的則是左半部較多,由此可知,主隊仍可能因為較熟悉主場地勢等原因,打擊略高於客隊一些

sns.set(style = "whitegrid") # 白色網格背景
plt.grid(linestyle='-.')
plt.hist(df['Home_Batting_AVG'],bins=30,color='#C1F320',alpha=.9)
plt.hist(df['Away_Batting_AVG'],bins=30,color='#FF0000',alpha=.4)
plt.show()

主客打擊率分布

從平均值來看,主隊的確也是略高於客隊0.01%,但這一點點真的是有跟沒有一樣……
主客打擊率平均

主客隊高於各自平均打擊率時、各別的勝率又會是?

先從主隊來看,我們將主隊打擊率高於0.25的比賽取出,並存放其勝負的結果

home_win = df[df['Home_Batting_AVG'] > 0.25]['W/L']
home_win

接著將其畫成圓餅圖,藍色(1)為主隊打擊率過平均且獲勝的機率,為75.2%,而橘色(0)則為主隊打擊率過平均卻輸掉比賽的機率,為24.8%,由此可知,主隊的打擊率如果有過平均0.25,那獲勝的機率可高達7成5

trace0 = go.Pie(labels= home_win.value_counts().index, 
                values= home_win.value_counts().values,
                hole=0.5,
                opacity=0.9,
                marker=dict(line=dict(color='white', width=1.3))
               ) 
layout = go.Layout(title='主隊過平均打擊率與勝負關係')
data = [trace0]
fig = go.Figure(data, layout)
py.offline.plot(fig, filename=r'C:\Users\Guess365User\Desktop\IT邦寫文\圖表區\主隊過平均打擊率與勝負關係圖.xlsx')

主隊過平均打擊率與勝負關係

那麼客隊的狀況又會是如何呢?
我們如法炮製的將客隊圖畫出,但客隊的平均打擊率為0.24,因此我們將剛剛主隊0.25的部分更改為0.24,並將其勝負放入away_win中

away_win = df[df['Away_Batting_AVG'] > 0.24]['W/L']
away_win

trace0 = go.Pie(labels= away_win.value_counts().index, 
                values= away_win.value_counts().values,
                hole=0.5,
                opacity=0.9,
                marker=dict(line=dict(color='white', width=1.3))
              ) 
layout = go.Layout(title='客隊過平均打擊率與勝負關係')
data = [trace0]
fig = go.Figure(data, layout)
py.offline.plot(fig, filename=r'C:\Users\Guess365User\Desktop\IT邦寫文\圖表區\客隊過平均打擊率與勝負關係圖.xlsx')

可以看到下方圓餅圖,藍色(0)為客隊打擊率過平均且獲勝的機率,為65.4%,而橘色(1)為客隊打擊率過平均卻輸掉比賽的機率,為34.6%,由此可知,客隊的打擊率高於平均0.24時,要獲勝的機率雖然輸給主隊,但也高達6成5
客隊過平均打擊率與勝負關係

三、回測這麼說:綜觀來看打擊率、數據擊破直覺

最後,我們來看看剛剛統計出打擊率較高,且獲勝的隊伍究竟是主隊多還是客隊多呢?
我們將df中全壘打數多且獲勝的隊伍取出,並存放到「df_avg_win」中

df_avg_win = df_avg_win["W/L"] == df['W/L']] 
df_avg_win.head() 

接著將「W/L」這欄位的數值視覺化看看

trace0 = go.Pie(labels= df_avg_win["W/L"].value_counts().index, 
                values= df_avg_win["W/L"].value_counts().values,
               hole=0.5,
                opacity=0.9,
                marker=dict(line=dict(color='white', width=1.3))
               ) 
layout = go.Layout(title='打擊率勝負與主客關係')
data = [trace0]
fig = go.Figure(data, layout)
py.offline.plot(fig, filename=r'C:\Users\Guess365User\Desktop\IT邦寫文\圖表區\打擊率勝負與主客關係圖.xlsx')

橘色(0)表示打擊率高且獲勝的隊伍為客隊,其佔比達46.2%,而藍色(1)表示打率高且獲勝的隊伍為主隊,佔比為53.8%,由此可知,主隊打擊率高且獲勝的機率較高出一些,但整體來說仍然處於一半一半的狀態
打擊率勝負與主客關係

只要打擊率偏高、勝率女神自然會靠近多一些

根據今天的研究,打擊率高的隊伍的確有較高的機率可以獲得勝利,因此打擊率將做為我們預測勝負的一個重要指標之一,同時從其他角度的統計看出,主場仍然不存在明顯的主場優勢加持,因此有時候我們未經過統計的驗證,真的很容易被其他的聲音所影響而渾然不覺。
相信直覺的同時、也不忘拿數據當作背書。歷史在那邊躺著、用數據科學將其重整、下一次要練習哪一個指標~就讓我們繼續看下去… …To Be continued

【參考平台與資訊 & Python語言書籍】

[Guess官網平台-分析專欄] https://reurl.cc/yMOVE6
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打擊率對於棒球比賽來說,的確是個相當重要的因素

i945win
9/19/2022 10:02:11 AM