Säsongssummering.

Better Than a monkey har gått in i någon form av julmusiksläge. Ni vet, det är gott med julmusik, must och gran hela December hela vägen fram till Jul men sen så blöder det lite ur öronen om en jullåt spelas. Därmed så har bandspelarn med Michael Bublé blivit stående och säsongssummeringen som jag tänkt skriva har dragit ut på tiden. Men nu kör vi,

Så ska vi börja med slutet? Vad finns att skriva som inte redan är skrivet om finalen? Approachen om Brynäs vunnit hade från Better Than a Monkey varit ganska enkel. Vi håller fast vid den även om utfallet (HV) blev som det blev.

Magkänsla. Var allas magkänsla så mycket bättre än data?

Bakgrund, WAAPS hade Brynäs som favorit till guldet över HV med 60/40. De allra flesta (har inte hittat någon som inte, men garderar mig) experter, spelbolag, fans (förutom Gävlebor) hade HV71 som stor favorit.

Och i slutändan hade därmed alla rätt och WAAPS fel. Experterna var ”Bättre än apan”. Så enkelt. Nja. Om vi funderar på vad WAAPS är så tar den fram en sannolikhet för vinnaren av en match/serie. Vem som är favorit och inte. Egentligen sätter den inte en ”label” på vem som vinner. Det är en annan sak. Jag tror inte många skulle säga emot att Brynäs var favoriter till guldet när de vann match 5 i Jönköping eller när de fick PP i förlängningen i match 7.

Så varför hade så få (ingen?) Brynäs som vinnare av matchserien? Det är en fråga jag hade inför matchserien, under matchserien och har även haft efter matchserien.

Mainstream, magkänsla och svårighet att värdera matchserier mot varandra har någonstans blivit min slutsats där. Allt som inte WAAPS ska vara.

Så, HV vann och det var riktigt starkt med tanke på situationen de satte sig i och som sagt så många gånger förr under säsongen, de vinner en sådan matchserie 4 av 10 gånger enligt WAAPS. Nu var det en av de fyra.

——

Better Than a Monkey år ett då? Hur ska vi summera det?

Inför säsongen fanns en osäkerhet hur väl WAAPS skulle slå ut och hösten var, av ett par olika anledningar, något svängning.

1. Datamängden var (är) något för låg. Det tillsammans med parametervalet gjorde modellen något “overfitted”. Variansen var helt enkelt för stor i träningsdatat vilket blev problematiskt när ny data (matcher) tillkom.

Exempel från Wikipedia The green line represents an overfitted model and the black line represents a regularised model. While the green line best follows the training data, it is too dependent on it and it is likely to have a higher error rate on new unseen data, compared to the black line.

2. Buggar i dagliga laddningar vilket gjordes att vissa siffror faktiskt var direkt fel (Under Örebros December som var riktigt dåligt trodde WAAPS otroligt nog på dem ändå vilket föranledde att buggen hittades)

Efter jul låg WAAPS kring 68% och det är en siffra som är mer än godkänt för säsong ett, utifrån mina förväntningar.

——–

Framtiden för WAAPS? Nu går även modellbyggandet in i någon form av sommarträning där fler parametrar kommer testas till nästa säsong. Data finns inhämtat där framförallt form kommer att justeras.

Kommer modellen över 70% så är det ju faktiskt grymt. Någon som sett en modell som är bättre?

———

Kan vara kul att veta vad skillnaden är mellan WAAPS och de flesta övriga modeller som finns (NHL-relaterade, ni som vet ni vet annars kan ni kolla in exempelvis www.MoneyPuck.com). Det ska inte ljugas, utan de modellerna är på det stora hela mer avancerade där siffror som Corsi, typer av avslut och även vilka spelare som deltar (WAR) väger in. Dessa paramterar används då oftast i linjära regressioner vilket är den vanligaste approachen på denna typen av “problem”.

Vi kan ta ett exempel där en modell med mer avancerad statisk och den linjära approachen presterar sämre och där den presterar bättre än en modell som WAAPS (med Bayes-algoritm).

1. Boston Bruins har över säsongen, trots bristfälligt poängutfall, varit med som en favorit till Stanley Cup. Nu kom en form av uppryckning på slutet och en slutspelsplats nåddes, men där tog det slut direkt.

2. Bostons avancemang stoppades av ett annat lag som dessa modeller har fel på allt som oftast, Ottawa Senators. Ett lag som spelar ett annorlunda, defensivt spel (1-3-1) och förstås har en viss Karlsson som vinner matcher åt dom.

Här är två lag som WAAPS skulle värderat annorlunda och högst troligt skulle Senators varit favorit i matchserien som de även vann med 4-2 i matcher. Detta för att faktiskt utfall väger tyngre i WAAPS, än vad som ”borde varit utfallet” (ett lag vinner med 40-10 i skott men förlorar matchen med 3-2, en match de därmed kanske borde vunnit). Detta har alltså WAAPS struntat fullständigt i säsong ett men kommer vägas in i säsong två.

När presterar WAAPS dåligt då? Ja, förstås i ett fall när laget som skjuter 10 skott i en match varit favoriserade av WAAPS men förlorar med 5-0. Vi kan ta exemplet när HV vann med 7-1 mot Skellefteå tidigt under säsongen. SAIK var favoriter i matchen men drogs med sjukdomar/skador på en hel drös med nyckelspelare och därmed var favoritskapet i efterhand totalt felviktat.

Så kommande säsong, lite mer statistik/parametrar kommer vägas in för att se om procenten blir högre.