【nba比赛】Python开发案例，Python第三方库使用，实现预测NBA比赛结果

前言

请使用python预测NBA比赛结果。

主要思想

(1)选择数据

汇入资料的连结如下：

复制代码

获得的数据内容如下：

每队每场比赛平均表现统计

各队对手每场比赛平均成绩统计。

综合统计

2016-2017 NBA常规赛和季后赛每场比赛的比赛数据。

2017-2018年NBA常规赛和季后赛比赛安排。

（2）建模思路

主要利用数据内容的前四项来评估球队的战斗力。

利用数据内容的第五项也就是比赛安排来预测每场比赛的获胜队伍。

利用方式为：

数据内容的前三项以及根据数据内容的第四项计算的Elo等级分作为每支队伍的特征向量。

Elo等级分介绍（相关文件中有）：

为方便起见，假设获胜方提高的Elo等级分与失败方降低的Elo等级分数值相等。

另外，为了体现主场优势，主场队伍的Elo等级分在原有基础上增加100。

（3）代码流程

数据初始化；

计算每支队伍的Elo等级分（初始值1600）；

基于数据内容前三项和Elo等级分建立2016-2017年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集；

使用sklearn中的LogisticRegression函数建立回归模型；

利用训练好的模型对17-18年常规赛和季后赛的比赛结果进行预测；

将预测结果保存到17-18Re文件中。

开发工具

**Python版本：**3.5.4

相关模块：

pandas模块、numpy模块、sklearn模块以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

使用演示

在cmd窗口运行Analy文件即可：

结果：

文章到这里就结束了，感谢你的观看，关注我每天分享Python模拟登录系列，下篇文章分享制作AI且mini版飞机大战。

为了感谢读者们，我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。

干货主要有：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

作者：戴沐白
链接：
来源：掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。