资深程序员教你,利用python预测NBA比赛结果,太精彩了
我从小就是NBA篮球迷,长大了从事程序员的工作,即使工作再忙,也不会忘了紧追NBA赛事。
而今天,我就给大家分享一个有关用python分析NBA比赛结果的方法。
如果觉得这个方式比较难,可以看底部,还有很多适合python入门学习的小游戏哦!
1、简单介绍
如何用NBA以往的数据,判断每个球队的真正战斗力,并且以此为依据,预测某场比赛的结果。
我们收集并统计的是2015年至2016年的NBA常规赛和季后赛的比赛数据,并以此预测2016年至2017年,在常规赛中每场比赛的结果。
2、项目中会涉及到的知识点
NBA球队的Elo score 计算
特征向量
逻辑回归
3、然后搭建环境
Python2.7(最新还未出)
Xfce终端
4、本项目的流程
我们会按以下的思路实现NBA的比赛数据
(1)获取相应所需的数据
(2)分析比赛数据,得到能代表不同球队状态的特征
(3)利用机器学习的方式,了解每场比赛和球队的关系,并且对2016年至2017年的比赛结果进行预测
5、获取相应代码
这个项目的源码以下面的命令获得
第一,开始获取NBA的比赛数据
这里会以获取Team Per Game Stats表格数据为例子,教大家如何获取数据。
1、先要进入某网站,在导航中选择Season,并选择2015年-2016年中的Summary:
2、进入到相应的界面后,滑动窗口找到Team Per Game Stats表格,并选择左上方的Share & more,在其下拉菜单中选择Get table as CSV (for Excel):.
3、然后在复制在生成的csv格式数据,并粘贴到一个文本编辑器保存为csv文件即可。
(这是部分如何获取相关数据的方式)
第二,开始数据分析
这个过程会比较复杂一点,可能需要完整的教程才能看懂,所以需要的话,可以直接看底部,有完整的教程。
第三,基于已经获取并分析的数据,进行模拟训练和预测
最后
通过这样的方式,我们就能利用部分的统计数据,计算出每支NBA比赛队伍Elo socre,并且基于这些数据来评价每支球队之前的比赛情况,对其进行评分,最后结合这些不同的球队的特征,预测出在一场比赛中,哪支球队能够占到优势。
以上的教程只是一小部分,因为这个篇幅比较有限,不能写得太详细,请谅解哦!
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