18年见识到勒布朗的天神下凡般的表演后，就想做点什么事情。19年注册了域名，有了做一个网站的想法，但因为老詹受伤后球队表现急转直下，后面甚至比赛也不怎么看了。20年来了浓眉后，终于看到了夺冠的希望，心里面也逐渐构思出网站的一些设计，但由于工作的原因也迟迟没有开始。今年过年回家，在火车上突然思潮迸发，回家居家隔离的时间也完成了部分的开发工作。

可能太久没有在公开的社交平台上发表感想，情不自禁说了一大堆...至于关联性其实就是老詹生涯比赛排名是我网站的一部分，目的大概有以下几个方面吧

• 目前做相关工作的比较少，能找得到的几乎都是在13、16年外媒做的一些Top10之类的排名，会受当前系列赛的影响较大，既不够全面也不够客观
• 作为一个老詹迷弟，想要回顾一下经典的比赛，没有一个好的渠道。也是给一些有同样需求的老粉、新粉、未来的粉丝，能够回顾到勒布朗那些曾经惊为天人的表演
• 各家粉丝群体中都有很多黑粉，老詹虽然有时候比赛主动性不足，有一些消极情绪。但在关键时候基本是不会让人失望的，如果有人能看到这些比赛后对所有球星多一些宽容和理性（非原则性问题），看球的氛围应该也会好很多吧

排名算法

由于个人主观性太强，并且在排名的过程中标准可能也会发生一定的变化，并且想要看完1600多场比赛的所有细节也需要花费大量的时间。而用单纯数据统计的方式也难免陷入”Excel球迷“的问题，所以在此次排名中采用黑盒模型 白盒模型 数据统计 个人主观四个方面综合评定，下面逐一介绍每种算法的计算方式。

黑盒模型

自从18年Google发布Bert之后，NLP的研究几乎进入了一个新的阶段，各种预训练模型层出不穷（XLNet，Ernie，RoBerTa，GPT...），而比赛的过程描述和赛后新闻其实就能够比较好的贴合到这个场景，让神经网络模型自己去学习到“助攻”、“三分”、“绝杀”之间的差别。在数据标注方面，我对具有代表性的比赛进行了正负样本标注（如16总决赛G7和2004年12-30日对火箭的比赛就是两个极端），将问题转化为一个NLP的回归问题，为了应对数据不均衡以及标注数据较少的问题，还引入了一些预处理和特征提取方面的模型，在此就不加以赘述了。

白盒模型

虽然目前CV和NLP等领域基本是深度学习的“天下”，但在数据挖掘领域传统机器学习还是有一席之地。标注数据和黑盒模型一致，在特征方面主要选择了比赛中各项统计数据球员基础数据和高阶数据、球队比分、比赛过程记录。对类别特征进行分词后转化为tf-idf向量，之后将所有数值化特征放入LightGBM模型中训练。

数据统计

目前NBA有很多高阶数据统计，有一些甚至涉及到详细对位等数据，我这并没有对应的原始数据信息。也就导致了上述机器学习模型存在一定的缺陷，所以这里也加入了对基础数据、高阶数据和球队数据的加权求和。

个人主观

虽然在大部分情况下主观在排名中起到的不是积极作用，但在某些情况下却是不可或缺的。例如对于16年中决赛，即使各项数据都表明勒布朗在G5的表现好于G7，但在此榜单中，G7的排名必定高于G5。比赛也是因为有了人，才有了意义，而不只是冷冰冰的数字而已。所以在上述3个模型排名之后，我会主观的对排名进行修正（，这也可以理解成是模型先天输入的不足决定了上限）。所以在部分排名中可能含有我主观的情感。

排名

比赛信息中故意隐去了勒布朗的数据，是希望能够一起丢掉冷冰冰的数据，关注场上的表现和精神力量带给我们的感动～

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写在后面

目前只放出来10场比赛并不是我故意吊胃口，而是整体的入围比赛已经确定，但具体的位次排名还在纠结的调整中，而且每场比赛的录像等相关收集工作也会花费一点时间。也放一些目前正在写的网站的一些截图吧，也希望自己能够尽快完成这个心愿...

欢迎大家通过私信、公众号（勒布朗百科）、邮件（me@lbj.wiki）和我一起讨论篮球、开发、算法之类的问题～