不过我可以先给你一个通用的判断框架,你可以对照你的案例检查:

判断一个 Python 案例是否考虑轮换阵容影响,可以看这几点:
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数据层面
- 是否包含球员上场/下场时间、替补出场记录(lineup / substitution 数据)?
- 是否有首发与替补的区分字段?
- 是否按时间段(如每节、每5分钟)而非整场聚合数据?
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模型/逻辑层面
- 是否对“阵容组合”(lineup combinations)单独建模或分组统计?
- 是否处理了球员轮换导致的样本重叠/共线性(例如同一时段多名主力同时在场)?
- 是否有疲劳、上场时间(minutes played)相关的变量?
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评估层面
- 是否对比了“不考虑轮换”的基线模型,以说明轮换因素的影响?
- 是否按阵容稳定性分组做过分层分析?
常见疏漏: 很多案例只用了整场聚合数据(如全场得分、命中率)做回归或预测,这类做法默认阵容固定,实际上没有考虑轮换影响。
如果你把案例的代码或描述贴出来,我可以帮你逐条核对它到底有没有考虑轮换阵容,并指出具体缺失的地方。