这个现在已经有更高阶的AI模拟数据来分析了
如果传球者的期望助攻更高,那么就是传球者功劳更大,反之如果射门者的SGA更高,就是射门者功劳更大
teroCC 2-27 14:09 回复好比你说的传空门,要是传出小禁区内打空门那xA即期望助攻得超过0.6了,即这个球让五大联赛平均水平的前锋来射都有60%几率取得进球
那么射门者打入进球也最多再提升40%,是不如原本的0.6xA价值高的
teroCC 2-27 14:13 回复反之典型例子就是世界波
例如世界杯上梅西对墨西哥打入的贴地斩,迪马利亚的传球是禁区弧顶横传,面前还有一大堆防守球员,这脚传球xA不超过0.02,但梅西的射门把0.02的xG射成了0.47的xGoT,即这一脚射门把进球几率从2%抬到了47%,SGA高达0.45
这当然是射门者的功劳大
teroCC 2-27 14:16 回复回复
teroCC :这个模型有问题,忽略了无球跑动、球速等方面。比如说接球者精准的出现在某个好接球的点、以及调整好相应的姿态,这种对时空感的判断……都是预期进球所无法顾及的。
AlisonHarvard 2-27 14:27 回复回复
teroCC :比如昨天足总杯哈兰德进的第四球,看起来是踢空门。但是你看过过程就会知道。哈兰德一开始是落后鲁顿中卫一个身位的,但是在德布劳内接到沃克传球的瞬间,哈兰德立即启动,从落后一个身位瞬间变成超出一个身位,把后卫卡在身后,形成空门。
AlisonHarvard 2-28 17:07 回复回复
蕾拉kyra♀ :这个情况在xA和xG的区别里已经有体现了
总体而言用SGA+xOVA来评价一名球员的个人进攻价值是很合理的,剩下的问题就在于AI模拟的可信度还可以优化
teroCC 2-28 17:21 回复回复
蕾拉kyra♀ :有的
造成助攻的传球,其xA不一定等于射门者的xG。xA是“这脚传球造成助攻的平均几率”,这是不考虑接球球员行为,单纯评价传球质量的。但接球球员能跑出更好的空档或者接球后有更美妙的操作导致射门时xG高于传球的xA是完全可能的
teroCC 2-28 19:20 回复回复
蕾拉kyra♀ :所以才会有xOVA=xG + xA - xA received这个公式。前锋接低xA转化高xG也是本事,射出高xGoT那本事就更大了
teroCC 2-28 19:22 回复