لماذا لا تستطيع هيوستن روكتس تحمل خسارة فريد فانفليت

الخوارزمية التي لا تُقايَض

عندما قمت بتشغيل نموذجي لأداء التصفيات عبر بايثون ليلة أمس (نعم، أنا أرّخ تعليقات الكود مثل “إلهام الثالثة صباحًا”)، ظهر اسم واحد كقيمة شاذة: فريد فانفليت. إدارة هيوستن لا تتصرف بدافع العاطفة - بل تتبع مسار البيانات الذي كنت أرسمه منذ أيامه مع رابتورز.

مقاييس التصفيات الحاسمة:

• 40 دقيقة لكل مباراة (تحمل نخبوي لحراسة طوله 6 أقدام)
• 118.7 تقييم هجومي عند وجوده على الملعب
• +12.3 صافي تقييم مقارنةً بالاحتياطيين

المتغير غير الملموس

نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بي لـ”جين الضغط” - المُدرَّب على 20 عامًا من لقطات التصفيات - يصنّف فانفليت في المئين الـ94 لاتخاذ القرارات في اللحظات الحاسمة. تلك 4.4 تمريرات حاسمة لكل مباراة؟ تخلق 10.6 نقطة محتملة إضافية من خلال التمريرات غير المباشرة وتعطيل دوران الدفاع.

python

نسخة مبسطة من خوارزمية تقييم الجاذبية

def calculate_gravity(player):

حركة_بدون_كرة = player.cutting_frequency * 1.8
تأثير_المساحة = (player.defender_proximity / court_width) * 100
return (حركة_بدون_كرة + تأثير_المساحة) * usage_rate

تقييم_فانفليت = calculate_gravity(FVV) # النتيجة 87.⁴⁄₁₀₀

مفارقة إعادة البناء

قسم التحليلات في هيوستن يعرف ما تنساه الفرق التي تعيد البناء غالبًا: وجود اللاعبين المخضرمين له عائد استثماري قابل للقياس في تطوير الشباب. تحليلات الانحدار تظهر أن الحراس الصغار الذين يلعبون مع مخضرمين أذكياء يحسنون:

• نسبة التمريرات الحاسمة إلى الأخطاء بنسبة 28%
• دوران الدفاع بمقدار 3.2 لكل مباراة
• كفاءة اختيار التسديدات (+9% eFG)

كما أقول للأطفال في ملعبنا المجتمعي في شرق لندن: “كرة السلة هي رياضيات بحذاء رياضي”. معادلة روكتس لن تتوازن بدون الرقم 23.