Таамаглал үргэлж хариулт биш

NBA тоглогчдын өгөгдлийн судалгааг хувь тоглогчийн статистикаар талбай дээрх онооны зөрүүг тайлбарлаж болох уу гэсэн асуултаар эхлүүлсэн. Шугаман регресс, XGBoost, CatBoost-ийг харьцуулсан бөгөөд тайлагнасан хамгийн сайн R² ойролцоогоор 0.14 байв.

Энэ сул үр дүн асуултаа дахин харах шалтгаан болсон. Судалгаа SHAP тайлбарлалт, K-Means кластерчлал руу шилжиж, тоглогчдыг гүйцэтгэлд суурилсан зургаан бүлэгт ангилсан. Өгөгдөл нь итгэлтэй таамаглах хөдөлгүүрээс илүү хэв шинжийг судлахад хэрэгтэй болсон.

Загварын тайлбар нь шалтгаант холбооны баталгаа биш. Гол сургамж нь арга зүйд байсан: нотолгоонд тулгуурлан чиглэлээ өөрчлөх нь судалгааг илүү сайн болгодог.