Модель Expected Threat

Я часто в своих графиках пользуюсь термином xT (xThreat, Expected Threat), поэтому хочу рассказать немного подробнее про эту метрику. 

Если вы уже знаете что такое Non-Shot xG (VAEP, g+), смело пропускайте этот пост. Expected Threat - это очередная non-shot модель. 

Зачем вообще нужны non-shot модели?

У нас уже есть “условно работающие” Expected Goals и Expected Assists, основанные на ударах по воротам. Они неплохо оценивают качество созданных моментов, но не решают проблему оценки действий в фазах игры, предшествующих финальной. 

Что если мы хотим измерить вклад игроков в атаку, которая, по каким-либо причинам, вообще не привела к удару по воротам? Было бы здорово иметь модель, которая выделяет игроков, качественно “подготавливающих” владение к финальной фазе атаки.

Non-shot модели (xT в том числе) рассматривают вероятность того, насколько то или иное действие приближает (отдаляет) текущее владение мяча к голу (от гола). Действием может быть пас, дриблинг, отбор мяча и т.д.

На графике ниже изображены передачи Родри и Фернандиньо с “положительными” и “отрицательными” значениями expected threat.

Если пасу “присвоено” значение +0.001 xT - это означает, что он увеличил шанс забить гол на 0.1%, если -0.05 xT - уменьшил на 5%. Далее я суммирую все передачи с группировкой по игроку и получаю “лидеров матча по продвижению мяча в опасные зоны”.

Значения рассчитываются на основе исторических данных. То есть, вы сначала тренируете модель на реальных данных с известным исходом, а потом просите натренированную модель “предсказать” изменение вероятности забить гол для каждого отдельного действия в рассматриваемом матче.

Чтобы понять всю математику, лучше всего прочитать оригинальную статью автора https://karun.in/blog/expected-threat.html