データが勝った瞬間

起こぬ試合

LAFC対フラメンゴを、ファンとしてではなく、リアルタイムでxGと防御分散を方程式として見た。LAFCは昨年の西地区チャンピオンだが5位に沈んだ——エッジを失ったのではなく、モデルがシグナルに耳を傾けなくなった。フォワードのシュート？ノイジー。キーパーのセーブ？ランダム。データは嘘をつかなかった——重みづけされた特徴に埋もれたのだ。

フラメンゴは逆に、2億1200万ユーロ評価のブラジル巨人だ——美しいサッカーをしているのではない。137試合にわたる3シーズンで訓練されたベイズ強化学ループを動かしている。

ストライカー？才能ではない——圧力ゾーンの事後分布だ。

ミッドフィールド？数十年分の高忠実シュートマップに基づく動的重み調整アルゴリズムだ。

これは誰が得点したかではなく、「なぜ」得点したかなのだ。

私は予測が推測だと信じていた。しかし、トレーニングデータからバイアスを取り除いたとき、ノイズがシグナルになると気づいた。

最初に見えたアルゴリズム

GitHubでオープンソース化したモデル：Predictive Pulse v3。それは勝利を予測しない——因果連鎖を予測する。

ロサンゼルスFCは星に多額を費したから失敗したのではない——分散をボラティリティと誤認し、相関を因果と混同したのだ。

フラメンゴは優れた選手を持ったから勝ったのではない——コーチが現実世界に基づく意思決定ツリーをモデリングしたからだ。

ゴールラインの静かな真実

ボールはあなたが黒か白か、豊かか貧乏か、アメリカ人かジャマイカ人かなど気にしない。データは事前分布が適切で、尤度関数が現実にキャリブレートされているかどうかだけを見る。