排球预测：运用机器学习技术预测比赛结果

简介：
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。