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Python开发案例，pandas模块使用，实现预测NBA比赛结果

发布时间:2024-06-14 01:06:19【篮球快讯】人次阅读

摘要　　利用Python预测一下NBA比赛结果。　　（1）数据选取　　获取数据的链接为：　　获取的数据内容为：　　每支队伍平均每场比赛的表现统计；　　每支队伍的对手平均每场比赛的表现统

　　利用Python预测一下NBA比赛结果。 　　（1）数据选取 　　获取数据的链接为： 　　获取的数据内容为： 　　每支队伍平均每场比赛的表现统计； 　　每支队伍的对手平均每场比赛的表现统计； 　　综合统计数据； 　　2016-2017年NBA常规赛以及季后赛的每场比赛的比赛数据； 　　2017-2018年NBA的常规赛以及季后赛的比赛安排。 　　（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17-18Result.CSV文件中。 　　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。 　　安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。 　　在cmd窗口运行Analysis_NBA_Data.py文件即可： 　　结果： 　　文章到这里就结束了，感谢你的观看，Python爬虫案例系列，下篇文章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） 　　⑥　两天的Python爬虫训练营直播权限 　　All done~点赞+评论～详见个人简介或者私信获取完整源代码。。

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