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【nba比赛结果】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。


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