基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(一)

本文主要是介绍基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(一),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 前言
  • 总体设计
    • 系统整体结构图
    • 系统流程图
  • 运行环境
    • Python环境
    • Jupyter Notebook环境
    • PyCharm环境
    • MATLAB环境
  • 模块实现
    • 1. 数据预处理
      • 1)常规赛数据处理
      • 2)季后赛数据处理
  • 相关其它博客
  • 工程源代码下载
  • 其它资料下载


在这里插入图片描述

前言

本项目使用了从NBA官方网站获得的数据,并运用了支持向量机(SVM)模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外,项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法,以评估不同特征的重要性。最后,使用Python库中的webdriver功能实现了自动发帖,并提供了科学解释来解释比赛预测结果。

首先,项目采集了NBA官方网站上的各种数据,这些数据包括球队与对手的历史表现、球员数据、赛季统计等。这些数据用于构建常规赛或季后赛结果的预测模型。

其次,支持向量机(SVM)模型被用来分析这些数据以进行常规赛或季后赛结果的预测。SVM是一种强大的机器学习算法,可以通过分析数据来确定不同特征对比赛结果的影响。

项目还使用了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法,以评估每个特征对常规赛或季后赛结果的重要性。这有助于识别哪些因素对比赛胜负有更大的影响。

最后,项目利用Python中的webdriver库自动发帖,在开源中国论坛中发布关于比赛预测的帖子。这些帖子不仅提供了预测结果,还附带了科学解释,以便其他球迷能够理解模型如何得出这些预测。这对于NBA球迷和数据科学爱好者来说可能是一个非常有趣的项目,能够帮助他们更好地理解比赛和预测比赛结果。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

在这里插入图片描述

系统流程图

模型处理流程如图所示。

在这里插入图片描述

自动发帖流程如图所示。

在这里插入图片描述

运行环境

本部分包括Python环境、Jupyter Notebook环境、PyCharm环境和Matlab环境。

Python环境

需要Python 3.6及以上配置,在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置,下载地址为https://www.anaconda.com/,也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。

鼠标右击“我的电脑”,单击“属性”,选择高级系统设置。单击“环境变量”,找到系统变量中的Path,单击“编辑”然后新建,将Python解释器所在路径粘贴并确定。

Jupyter Notebook环境

打开Anaconda Prompt,转到HOME界面,单击JupyterNotebook的下载按钮,选择6.0.1版本或者更高的版本下载即可。

PyCharm环境

安装PyCharm并激活,PyCharm下载地址为http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows,进入网站后单击Comminity版本下的DOWNLOAD下载安装包,下载完成后安装。

MATLAB环境

MATLAB版本为9.5.0.944444 (R2018b) ,MATLAB许可证编号为968398。操作系统为Microsoft Windows10企业版,2016长期服务版为Version10.0 (Build14393) 。

模块实现

本项目包括4个模块:数据预处理、特征提取、模型训练及评估、模型训练准确率,下面分别介绍各模块的功能及相关代码。

1. 数据预处理

数据处理分为常规赛和季后赛。

1)常规赛数据处理

数据集地址为https://www.basketball-reference.com/,下载后导入。使用Pandas的read_csv函数读取数据表,相关代码如下:

Mstat = pd.read_csv('nbadata/17-18Miscellaneous_Stat.csv')
#球队赛季总和统计数据
Ostat = pd.read_csv('nbadata/17-18Opponent_Per_Game_Stat.csv')
#对手赛季平均每场比赛统计数据
Tstat = pd.read_csv('nbadata/17-18Team_Per_Game_Stat.csv')
#球队赛季平均每场比赛统计数据
result_data = pd.read_csv('nbadata/2017-2018_result.csv')
#18~19赛季比赛日历和结果
Mstat# 球队综合数据图
Ostat.head()#球队对手数据图
Tstat.head()#球队场均数据图

部分数据如图1-图3所示。
在这里插入图片描述

图1 球队综合数据

在这里插入图片描述

图2 球队对手数据

在这里插入图片描述

图3 球队场均数据

进行数据初始化如下:

#删除无用列
new_Mstat = Mstat.drop(['Rk', 'Arena'], axis=1)
new_Ostat = Ostat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)
new_Tstat = Tstat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)
#根据队名横向拼接前两个表
team_stats1 = pd.merge(new_Mstat, new_Ostat, how='left', on='Team')
#根据队名横向拼接上三个表
team_stats1 = pd.merge(team_stats1, new_Tstat, how='left', on='Team')
team_stats=team_stats1.set_index('Team', inplace=False, drop=True)
team_stats1.head()#拼接表显示
result_data.head()#常规赛结果

拼接结果如图所示。

在这里插入图片描述

2017-2018赛季比赛结果前5个数据如图所示。
在这里插入图片描述

2)季后赛数据处理

季后赛预测需要提取的特征有常规赛球队得分、核心球员数量、核心球员得分、教练常规赛执教总场数、常规赛执教总胜率、季后赛执教总场数和季后赛执教总胜率,共7个特征。需要准备的数据有:常规赛队伍场均数据和对手场均数据,位于data/team_and_op文件夹下;教练数据,位于data/coach文件夹下;球员各项数据,位于data/player_score文件夹下;季后赛数据,位于data/playoff文件夹下。所有数据均为2010-2011赛季至2018-2019赛季数据。

相关代码如下:

tfname = glob.glob('data/team_and_op/*t.csv')
ofname = glob.glob('data/team_and_op/*o.csv')
for tname, oname, playoff in zip(tfname, ofname, playfname):
#读取队伍数据
df = pd.read_csv(tname)
#读取队伍对手数据
df_ = pd.read_csv(oname)

获得的原数据中,队名列中随机带有“*”,将其删除;教练数据及球员数据的队名是缩写,将其替换为全名;在采取数据的9个赛季中,有些队伍更改了名称,需统一为当前队名。使用pandas DataFrame对象的replace方法完成。

相关代码如下:

df.replace(oldname, newname)

相关其它博客

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(二)

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(三)

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(四)

工程源代码下载

详见本人博客资源下载页


其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
这篇博客参考了Github知名开源平台,AI技术平台以及相关领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料,希望能帮助到所有小伙伴们。

这篇关于基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集(一)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/233714

相关文章

Python实现终端清屏的几种方式详解

《Python实现终端清屏的几种方式详解》在使用Python进行终端交互式编程时,我们经常需要清空当前终端屏幕的内容,本文为大家整理了几种常见的实现方法,有需要的小伙伴可以参考下... 目录方法一:使用 `os` 模块调用系统命令方法二:使用 `subprocess` 模块执行命令方法三:打印多个换行符模拟

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计(扩展版本)二、核心算法深入解析2.1 自

从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

《从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南》Playwright是针对Python语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行Chromium,Firefox和WebKit... 目录Playwright 简介核心优势安装步骤观点与案例结合Playwright 核心功能从零开始学习

Python 字典 (Dictionary)使用详解

《Python字典(Dictionary)使用详解》字典是python中最重要,最常用的数据结构之一,它提供了高效的键值对存储和查找能力,:本文主要介绍Python字典(Dictionary)... 目录字典1.基本特性2.创建字典3.访问元素4.修改字典5.删除元素6.字典遍历7.字典的高级特性默认字典

Python自动化批量重命名与整理文件系统

《Python自动化批量重命名与整理文件系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个强大的文件批量重命名与整理工具,帮助开发者自动化这一繁琐过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录简介环境准备项目功能概述代码详细解析1. 导入必要的库2. 配置参数设置3. 创建日志系统4. 安全文件名处

使用Python构建一个高效的日志处理系统

《使用Python构建一个高效的日志处理系统》这篇文章主要为大家详细讲解了如何使用Python开发一个专业的日志分析工具,能够自动化处理、分析和可视化各类日志文件,大幅提升运维效率,需要的可以了解下... 目录环境准备工具功能概述完整代码实现代码深度解析1. 类设计与初始化2. 日志解析核心逻辑3. 文件处

python生成随机唯一id的几种实现方法

《python生成随机唯一id的几种实现方法》在Python中生成随机唯一ID有多种方法,根据不同的需求场景可以选择最适合的方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习... 目录方法 1:使用 UUID 模块(推荐)方法 2:使用 Secrets 模块(安全敏感场景)方法

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

Redis中Stream详解及应用小结

《Redis中Stream详解及应用小结》RedisStreams是Redis5.0引入的新功能,提供了一种类似于传统消息队列的机制,但具有更高的灵活性和可扩展性,本文给大家介绍Redis中Strea... 目录1. Redis Stream 概述2. Redis Stream 的基本操作2.1. XADD