在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美主要的男子职业篮球联赛,被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个队(美国29个,加拿大1个)。
在 常规赛期间,每支球队打82场比赛,每场41场。一支球队每年会有四次面对对手(16场比赛)。每个小组在其四次(24场比赛)中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛,其余四个小组三次(12场)进行比赛。最后,每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队(30场比赛)。
从描述中,我们可以计算概率。在每场比赛中,主队和客队都有一半概率赢得比赛。
在下面的代码中,我们将指定我们的分类。这将帮助我们查看决策树分类的预测是否正确。如果主队获胜,我们将指定我们的等级为1,如果访客队在另一个名为“主队赢”的列中获胜,我们将指定为0。
df\["Home Team Win"\] = df\["Visitor Points"\] < df\["Home Points"\]主队胜率:58.4%
数组现在拥有scikit-learn可以读取的格式。
我们将创建以下功能来帮助我们预测NBA的获胜者。
无论是来访者还是主队都赢得了最后一场比赛。
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