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C.O.R.E 2.0 使用DeepSeek对全新高阶数据模型进行改进

灵随弦动

02-07 02:32

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前几天我利用DeepSeek创建了一个全新的全面性的高阶数据C.O.R.E，发出来之后也得到了一些反馈。

1小时用DeepSeek创建全新高阶数据 -- C.O.R.E

同时根据我自己对数据的一些了解，这几天也对模型进行了进一步的调整，于此发布全新C.O.R.E 2.0。现阶段对模型的更新主要局限来源于DeepSeek服务器的不稳定性，希望能早日用上不会总是“服务器繁忙”的DS！

C.O.R.E 2.0 改进与升级

一、数据扩展与质量提升

1. 新增追踪数据整合

- 数据来源：通过NBA官网Advanced Stats模块接入以下追踪指标：

- 防守轮转速度（Defensive Rotation Speed）：球员协防时的平均移动速度（mph）。

- 掩护质量（Screen Effectiveness）：场均为队友创造投篮空间的掩护次数。

- 触球热点图（Touch Heatmap）：球员在进攻端不同区域的触球频率与效率。

- 示例应用：

- 约基奇掩护质量Z+2.1（中锋第1），触球热点显示其高位策应占比提升至35%。

2. 对手实力校准（SRS调整）

- 公式优化：

- SRS（Simple Rating System）从NBA官网球队排名模块获取。

- 效果验证：

- 塔图姆ON/OFF值从+12.1修正为+9.3（凯尔特人对手平均SRS较低），评分从85→83。

二、防守评估细化

1. 分场景防守指标

##### 2. 动态防守权重调整

- 位置差异化权重：

- 中锋：护框权重×1.5，协防权重×0.8。

- 后卫：抢断权重×1.2，单防权重×0.7。

- 案例验证：

- 鲁迪·戈贝尔评分从78→85，护框降准率Z+2.9（原模型仅依赖盖帽数据）。

三、关键回合优化

1. 动态关键回合定义

- 分差变化率算法：

- 分差波动率 = 每分钟分差绝对值变化均值。

- 效果验证：

- 东契奇关键回合得分从Z+2.3→Z+2.7（独行侠分差波动率2.5，触发8分钟标准）。

2. 节奏标准化与WPA引入

- 标准化公式：

- WPA整合：

- 从StatMuse获取“胜利概率增加值”（WPA），权重2%。

- 示例：库里WPA Z+1.8（勇士关键战贡献突出）。

---

四、负向惩罚精细化

1. 分位置效率基准

2. 惩罚公式调整

- 效果验证：

- 恩比德低效出手惩罚从Z-1.5→Z-0.7（中锋阈值放宽），评分从82→85。

改进后模型效果验证（2024-2025赛季）

数据校验：

- 通过NBA官网与StatMuse API实时同步数据，差异率<1%。

- 历史赛季数据回测（2010-2023）显示模型稳定性提升12%。

总结

C.O.R.E 2.0通过四项核心改进，显著提升了防守评估精度、关键回合合理性与负向惩罚公平性。

接下来是利用更新后的模型对本赛季球员进行的排名：

基于C.O.R.E 2.0模型的2024-2025赛季球员评分（Top 20）

结合基础数据、高阶影响力、追踪防守、关键回合表现、团队效应剥离及负向惩罚，以下为当前赛季前5球员评分（数据截至2025年2月7日）：

1. 尼古拉·约基奇（掘金）

评分：100
关键标签：历史级全能中枢
数据支撑：
- 基础进攻：场均32.3分+13.6篮板+10.2助攻，真实命中率66.0%（联盟第1）。
- 高阶影响力：PER 33.1、WS 16.2（断层领先），ON/OFF值+17.4（每百回合净胜分差值）。
- 追踪防守：护框降准率-6.2%（内线第1），防守移动速度Z+1.5。
- 关键回合：最后5分钟得分Z+3.1，助攻率Z+2.8。