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NBA比赛结果与得分预测：构建预测模型

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简介：
本项目致力于开发一个基于历史数据和机器学习算法的预测模型，用于分析并预测NBA比赛的结果及得分情况。 Latif Atci 和 Berkay Yalcin 的项目是预测NBA比赛结果并预测每个季度得分的工作。该项目基于2012年至今的NBA比赛数据进行分析，并进行了特征工程，为每个季度的得分、半场得分、最终得分和比赛结果概率建立了11个模型。

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  • NBA比赛结果与得分预测：构建预测模型
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    本项目致力于开发一个基于历史数据和机器学习算法的预测模型，用于分析并预测NBA比赛的结果及得分情况。 Latif Atci 和 Berkay Yalcin 的项目是预测NBA比赛结果并预测每个季度得分的工作。该项目基于2012年至今的NBA比赛数据进行分析，并进行了特征工程，为每个季度的得分、半场得分、最终得分和比赛结果概率建立了11个模型。
     
  • NBA得分预测：尝试预测NBA比赛得分
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    本文将探讨如何通过分析球员和球队数据来预测NBA比赛的得分情况，帮助篮球爱好者更好地理解比赛走势。 尝试预测NBA比赛得分。
     
  • NBA比赛预测项目结果分析
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    本项目专注于NBA赛事的数据分析与预测，通过深入研究球队表现、球员数据及历史对战记录，旨在为篮球爱好者提供精准的比赛预测和见解。 基于2016-2017年NBA比赛结果的预测项目数据集和代码已经准备完毕。该项目旨在通过分析历史比赛数据来建立模型，以预测未来的比赛结果。相关数据涵盖了赛季期间的各项统计信息，并且代码部分包括了从数据预处理到建模与评估的全过程。
     
  • Python练习：NBA比赛结果预测
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    本项目运用Python编程语言分析NBA历史数据，通过构建统计模型来预测比赛结果，旨在提升对篮球数据分析的理解与应用能力。 使用Python预测NBA比赛结果的方法有很多。这种方法通常涉及数据分析、机器学习算法的应用以及对历史数据的深入挖掘。通过收集球员表现、球队战绩以及其他相关统计指标，可以构建模型来预测未来的比赛结果。这不仅能够帮助球迷更好地理解比赛走势，也为博彩和体育分析提供了有价值的信息。
     
  • NBA预测之ML应用：利用机器学习模型预测比赛结果
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    本项目运用机器学习技术分析NBA历史数据，构建预测模型以准确预估比赛结果，为篮球迷提供数据分析支持和赛事预测服务。 使用机器学习模型预测NBA比赛结果的目的是为我的实验中的数据提供一个可视化的界面。我尝试从2021年3月31日起对未来的NBA比赛进行预测。为此，我将利用两个不同的模型：一个是逻辑回归模型，另一个是带有线性核的支持向量机。 截至到3月31日为止，整个赛季共进行了695场比赛。由于新冠疫情的影响，今年的赛程表有所调整，每支球队只能参加72场常规比赛，而不是以往通常进行的82场比赛。因此，在这个特殊的赛季中总共有1080场比赛。我的计划是利用这695个已有的游戏数据（约占总数的65%）来训练模型，并对剩余的比赛进行“实时测试”，每天更新预测和实际结果。 为了完成这项工作，我使用了所有在3月31日之前举行的NBA比赛的数据来进行培训。通过nbastatR软件包的帮助，我可以轻松地抓取到boxscore数据以及更多的统计信息。我还设计了一些功能来计算最近十场比赛的球队统计数据的移动平均值，并且也考虑到了ELO评分（有关ELO评分的具体内容可以参考相关的资料）。 最终，我的训练数据集包含了48个不同的特征列。
     
  • WTA网球比赛结果预测模型分析
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    本研究构建了一个专门用于预测WTA（女子网球协会）赛事结果的数据模型，结合选手历史表现、当前状态及各项技术统计，旨在为球迷和博彩行业提供精准预测。 网球比赛预测模型由Agnieszka Madurska开发，用于职业单项网球赛事的预测。“a.madurska.pdf”文件详细描述了该完整模型。parsing.R脚本解析网站信息，在给定日期之前查找相关表面（草地、硬地或红土）上最近50场比赛中球员的数据。 使用“ficheFemme”函数，输入女性玩家的名字和比赛表面类型（草地、“Hard” 或 “Clay”），输出两个CSV文件。第一个CSV包含日期、对手名字、每局得分、结果（失败为D，胜利为 V）、发球胜率百分比、胜分返回百分比以及表面信息；第二个CSV则根据前一盘的可能比分计算出两名球员在一组中的发球获胜概率之间的期望差异。 网球.R脚本用于计算一名选手在特定表面上战胜另一名对手的概率。winmatch函数需要输入第一个玩家的名字和第二位玩家的信息，以得出相应的比赛胜率预测结果。详细信息请参考“a.madurska.pdf”文件。
     
  • NBA赛果预测：运用Logistic回归模型分析每日赛事
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    本文章利用Logistic回归模型深入分析影响NBA比赛结果的各项因素，提供每日赛事预测，帮助球迷和博彩者做出明智决策。 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛结果。该模型利用从stats.nba.com获取的八个因素来确定NBA比赛的结果。每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响到预测。 主队胜率、篮板数、营业额（失误）、正负值、进攻等级、防守等级、真实投篮命中率等数据被用于模型训练和预测。 安装：使用pip3命令安装所需库： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 进行每日预测，需打开nbaPredict.py文件。编辑对makeInterpretPrediction函数的调用，并提供所需的比赛日期、赛季以及该赛季开始日期的信息。然后通过终端或IDE运行程序，在等待约1到3分钟后，模型将完成抓取统计数据并输出主队击败客队的机会百分比。 对于过去的预测分析，请打开makePastPredictions.py文件进行编辑。需要设定所需的起始日期和结束日期、季节信息以及赛季开始时间，并指定一个用于保存结果的CSV文件名。注意：起始日期应至少在该赛季开始后的第三天，且结束日期不包括在内。 运行程序后，在Data文件夹中将生成两个CSV文件，其中一个包含比赛数据，另一个则记录预测的比赛结果。
     
  • 2018年世界杯比赛预测结果
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    本文章对2018年世界杯的比赛进行了预测和分析，涵盖了各参赛队伍的表现预期以及可能影响比赛结果的关键因素。 里面包含数据库供参考，请机器学习领域的同学尝试一下。
     
  • 利用Python和sklearn进行NBA球队比赛结果分析与预测，并将结果保存到本地.rar
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    本项目运用Python及sklearn库对NBA比赛数据进行深入分析与模型构建，旨在准确预测比赛胜负。最终预测模型及其结果将以文件形式存储于本地硬盘中。 基于Python实现的NBA比赛结果预测程序使用sklearn库进行数据分析。该资源包含历史数据，并可以直接在命令行运行代码。程序执行完毕后会自动将分析结果写入Excel文件并保存到本地。
     
  • 排球预测：运用机器学习技术预测比赛结果
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    本研究探索利用机器学习算法分析历史数据，以精准预测排球赛事的结果，为教练和球迷提供决策支持。 使用机器学习方法可以预测排球比赛的结果。基于841场国际间排球比赛的数据集及多种统计数据，我训练了一个模型来预测哪一队会赢得比赛。数据被分为大约70%用于训练，30%用于测试，并且在训练部分进一步按照70:30的比例划分以调整参数。我还尝试了不同方法的组合——通过投票的方式进行。 所用到的模型包括：人工神经网络、决策树、朴素贝叶斯和K-最近邻算法等，随机森林也被纳入考虑范围。最佳模型分别是人工神经网络、KNN及RF分类器。这些模型的表现如下： - 人工神经网络：准确率68%，F1分数0.45 - KNN（未具体列出其单独的精度与评分） - RF（即随机森林）: 准确率为66%, F1分数为0.43 另外，我还训练了一个模型来预测比赛的持续时间。同样的数据集和统计数据被用于此任务，并且采用了相同的70/30比例进行训练测试分割以及参数调整。 所使用的回归模型包括：线性模型、人工神经网络及K-最近邻算法等。