Python在日常生活中有很多应用场景，今天教大家如何使用Python实现预测NBA比赛结果，在此提供一些思路希望能对各位有所帮助。
数据选取
获取数据的链接为：www.basketball-reference.com
获取的数据内容为：
每支队伍平均每场比赛的表现统计；
每支队伍的对手平均每场比赛的表现统计；
综合统计数据；
2016-2017年NBA常规赛以及季后赛的每场比赛的比赛数据；
2017-2018年NBA的常规赛以及季后赛的比赛安排。
建模思路
主要利用数据内容的前四项来评估球队的战斗力。
利用数据内容的第五项也就是比赛安排来预测每场比赛的获胜队伍。
利用方式为：
数据内容的前三项以及根据数据内容的第四项计算的Elo等级分作为每支队伍的特征向量。
Elo等级分介绍（相关文件中有）：
为方便起见，假设获胜方提高的Elo等级分与失败方降低的Elo等级分数值相等。
另外，为了体现主场优势，主场队伍的Elo等级分在原有基础上增加100。
代码流程
数据初始化；
计算每支队伍的Elo等级分（初始值1600）；
基于数据内容前三项和Elo等级分建立2016-2017年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集；
使用sklearn中的LogisticRegression函数建立回归模型；
利用训练好的模型对17-18年常规赛和季后赛的比赛结果进行预测；
将预测结果保存到17-18Result.CSV文件中。
开发工具
Python版本：3.5.4
相关模块：
pandas模块、numpy模块、sklearn模块以及一些Python自带的模块。
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
使用演示
在cmd窗口运行Analysis_NBA_Data.py文件即可：
结果：
到此这篇关于利用Python实现预测NBA比赛结果的文章就介绍到这了。
