Я пытаюсь изучить основы машинного обучения, чтобы предсказать очки фэнтези-футбола футболистов.
Я построил набор данных и провел некоторое моделирование. Мой план состоял в том, чтобы сравнить мои прогнозы с прогнозами экспертов по фэнтези-футболу.
Для моих тестовых данных средняя абсолютная ошибка моих прогнозов = 66,2, а средняя абсолютная ошибка прогнозов экспертов - 109,3. RMSE моих прогнозов на тестовом наборе = 90,2, в то время как прогнозы экспертов имеют RMSE 150,1.
Я думал, что это будет означать, что проекции моей модели будут последовательно превосходить прогнозы экспертов. Однако это был не тот случай. Когда я смотрю на конкретных c людей в моем наборе тестов, прогнозы моей модели превосходят прогнозы экспертов только в 56% случаев.
У кого-нибудь есть идеи, почему это может быть? Если так, что я мог сделать, чтобы попытаться решить проблему?
(Одна вещь, которую я заметил, состоит в том, что моя модель не очень хорошо проецирует игроков с самыми высокими показателями. Это было хуже, чем у экспертов на всех из топ-5, хотя на средних уровнях это было здорово.)