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）-编程知识

前言
总体设计
- 系统整体结构图
- 系统流程图
运行环境
模块实现
- 1. 数据预处理
- 2. 特征提取
- - 1）常规赛特征提取
  - 2）季后赛特征提取
  - - （1）常规赛球队得分
    - （2）球员、教练数据及数据整合
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。

详见博客。

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。

详见博客。

2. 特征提取

本部分包括常规赛特征提取和季后赛特征提取。

1）常规赛特征提取

本部分为ELO等级分这一特征值的定义与应用。当每支队伍没有ELO等级分时，赋予其基础等级分：

base_elo = 1600
team_elos = {} 
#定义ELO获取函数
def get_elo(team):try:return team_elos[team]except:#当最初没有ELO时，给每个队伍最初赋base_eloteam_elos[team]= base_eloreturn team_elos[team]
#定义ELO更新函数
def calc_elo(win_team, lose_team,HorV):#获取初始ELOelo_win_old=get_elo(win_team)elo_lose_old=get_elo(lose_team)#定义主客场ELO差值计算方法if HorV=='H':elo_diff=elo_lose_old-elo_win_old-50else:elo_diff=elo_lose_old-elo_win_old+50#定义胜败双方ELO计算方法E_win=1/(1+10**(elo_diff/400))E_lose=1/(1+10**(-elo_diff/400))#使用动态的K值，按照默认的K值得出的强队愈强，弱队愈弱，因为强队ELO高，输球代价小，虽然赢球增值也小，但输少赢多。弱队赢球增值高，但输球代价大，输多赢少，这种方式，强队一旦输给弱队，ELO下降会比较多if elo_win_old>=1650:K=16elif 1550<=elo_win_old<1650:K=24else:K=32elo_win_new=elo_win_old+K*(1-E_win)if elo_lose_old>=1650:K=32elif 1550<=elo_lose_old<1650:K=24else:K=16elo_lose_new=elo_lose_old+K*(0-E_lose)#赋值team_elos[win_team]=round(elo_win_new)team_elos[lose_team]=round(elo_lose_new)return team_elos[win_team],team_elos[lose_team]
#定义相关特征数组创建函数
def build_dataSet(result_data):X = []y = []skip = 0for index, row in result_data.iterrows():Wteam = row['WTeam']Lteam = row['LTeam']#获取最初的ELO或是每个队伍最初的ELO值team1_elo=get_elo(Wteam)team2_elo=get_elo(Lteam)#if row['WLoc'] == 'H':#team1_elo += 40#else:#team2_elo += 40# 把ELO作为评价每个队伍的第一个特征值team1_features = [team1_elo]team2_features = [team2_elo]#把是否主场作为评价每个队伍的第二个特征值,采用实验楼方法时(主场优势加在ELO中)，都改为0即可if row['WLoc']=='H':team1_features.append(1)team2_features.append(0)else:team1_features.append(0)team2_features.append(1)#添加从basketball reference.com获得每个队伍的统计信息for key,value in team_stats.loc[Wteam].iteritems():team1_features.append(value)for key,value in team_stats.loc[Lteam].iteritems():team2_features.append(value)#将两支队伍的特征值随机分配在每场比赛数据的左右两侧#并将对应的0/1赋给y值if random.random()<0.5:X.append(team1_features+team2_features)y.append(0)else:X.append(team2_features+team1_features)y.append(1)#根据这场比赛的数据更新队伍的ELO值calc_elo(Wteam,Lteam,row['WLoc'])return X,y

本部分引入相关系数法、随机森林分类法和lasso方法对特征进行重要性评估，并综合3种方法删除重要性排名较低的特征。

2）季后赛特征提取

本部分包括常规赛球队得分、球员、教练数据及数据。

（1）常规赛球队得分

本部分对常规赛场均数据进行处理，形成9个季后赛队伍常规赛得分数据。

相关代码如下:

#引用库
import pandas as pd
import glob
#初始化数据列表
tlist = []
olist = []
#获取数据文件名
tfname = glob.glob('data/team_and_op/*t.csv')
ofname = glob.glob('data/team_and_op/*o.csv')
playfname = glob.glob('data/playoff/*playoff.xlsx')
#初始化赛季标签，从10~11赛季开始
season = 1011
#循环遍历9个赛季的数据
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)#数据中有的队名随机带*,将其除去读取队伍数据df = pd.read_csv(tname)
#读取队伍对手数据df_ = pd.read_csv(oname)#读取季后赛结果数据tnstats = pd.read_excel(playoff)
#对读取后的对象用replace方法进行处理，代码不再展示
#将队伍数据和对手数据按照排名对齐Rk_index = list(df.columns).index('Rk')Team_index = list(df.columns).index('Team')for i in range(len(df)):for j in range(len(df_)):if df_.iloc[j, Team_index] == df.iloc[i, Team_index]:df_.iloc[j, Rk_index] = df.iloc[i, Rk_index]#队伍对手数据按排名排序df_ = df_.sort_values(by='Rk')#更改DataFrame索引df_.index = range(0, len(df_))#得到十六支季后赛队伍的队名team16 = []team16.extend(tnstats['Teamw'].values)team16.extend(tnstats['Teaml'].values)team16 = list(set(team16))#筛选出16支季后赛队伍的数据，并添加“season”列
df = df[df['Team'].isin(team16)]df_ = df_[df_['Team'].isin(team16)]df['season'] = seasondf_['season'] = season
#将季后赛队伍的常规赛数据添加到列表中
tlist.append(df)
olist.append(df_)
#得到9个赛季季后赛队伍的常规赛场均数据tlist和olist，将列表转化成DataFrame对象
Ostats = pd.concat(olist)
Ostats.index = range(0, len(Ostats))
Tstats = pd.concat(tlist)
Tstats.index = range(0, len(Tstats))
#去掉非数值数据列
newOstat = Ostats.drop(['Rk', 'G', 'MP', 'Team', 'season'], axis=1)
newTstat = Tstats.drop(['Rk', 'G', 'MP', 'Team', 'season'], axis=1)
#得到队伍数据和对手数据的比值
result = newTstat / newOstat
#数据写入文件，包括常规赛队伍对手比值数据和对应的球队、赛季
result.to_csv('./data_regular.csv', sep=',', header=False, index=False)
Tstats.loc[:, ['Team', 'season']].to_csv('./data_regular_team_season.csv', sep=',', header=True, index=False)

队伍的常规赛数据按最大方差旋转法做因子分析，使用Matlab自带的factoran 函数，载荷阵和因子权重，相关代码如下：

clc;
clear all;
data=csvread('E:/pyproject/lpl/data_regular.csv');
[lambda,psi,T,stats,F]=factoran(data,7,'rotate','orthomax');

lambda包含m个公共因子模型的载荷矩阵。m是一个正整数，表示模型中公共因子的个数，本项目选择的公共因子个数为7。lambda是一个d行m列的矩阵，第i行第j列元素表示第i个变量在第j个公共因子上的载荷。

W=sum(lambda.^2);%求权重
%计算因子得分
score=F*W';
%结果输出到文件
f=fopen('E:/pyproject/lpl/factor.csv','a');
for i=1:size(score)fprintf(f,'%f\t',score(i));fprintf(f,'\r\n');
end

载荷阵和因子权重如下表所示。

在这里插入图片描述

常规赛得到的数据如下表所示。
在这里插入图片描述

（2）球员、教练数据及数据整合

本部分代码对赛季球员数据和本赛前的教练执教数据进行处理，整合之前获得的常规赛得分数据，得到9个赛季的季后赛特征Dataframe对象，并写入文件。

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。