Python在日常生活中有很多應(yīng)用場景，今天教大家如何使用Python實現(xiàn)預(yù)測NBA比賽結(jié)果，在此提供一些思路希望能對各位有所幫助。
數(shù)據(jù)選取
獲取數(shù)據(jù)的鏈接為：www.basketball-reference.com
獲取的數(shù)據(jù)內(nèi)容為：
每支隊伍平均每場比賽的表現(xiàn)統(tǒng)計；
每支隊伍的對手平均每場比賽的表現(xiàn)統(tǒng)計；
綜合統(tǒng)計數(shù)據(jù)；
2016-2017年NBA常規(guī)賽以及季后賽的每場比賽的比賽數(shù)據(jù)；
2017-2018年NBA的常規(guī)賽以及季后賽的比賽安排。
建模思路
主要利用數(shù)據(jù)內(nèi)容的前四項來評估球隊的戰(zhàn)斗力。
利用數(shù)據(jù)內(nèi)容的第五項也就是比賽安排來預(yù)測每場比賽的獲勝隊伍。
利用方式為：
數(shù)據(jù)內(nèi)容的前三項以及根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容的第四項計算的Elo等級分作為每支隊伍的特征向量。
Elo等級分介紹（相關(guān)文件中有）：
為方便起見，假設(shè)獲勝方提高的Elo等級分與失敗方降低的Elo等級分數(shù)值相等。
另外，為了體現(xiàn)主場優(yōu)勢，主場隊伍的Elo等級分在原有基礎(chǔ)上增加100。
代碼流程
數(shù)據(jù)初始化；
計算每支隊伍的Elo等級分（初始值1600）；
基于數(shù)據(jù)內(nèi)容前三項和Elo等級分建立2016-2017年常規(guī)賽和季后賽中每場比賽的數(shù)據(jù)集；
使用sklearn中的LogisticRegression函數(shù)建立回歸模型；
利用訓練好的模型對17-18年常規(guī)賽和季后賽的比賽結(jié)果進行預(yù)測；
將預(yù)測結(jié)果保存到17-18Result.CSV文件中。
開發(fā)工具
Python版本：3.5.4
相關(guān)模塊：
pandas模塊、numpy模塊、sklearn模塊以及一些Python自帶的模塊。
環(huán)境搭建
安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關(guān)模塊即可。
使用演示
在cmd窗口運行Analysis_NBA_Data.py文件即可：
結(jié)果：
到此這篇關(guān)于利用Python實現(xiàn)預(yù)測NBA比賽結(jié)果的文章就介紹到這了。
