利用Python预测NBA比赛结果

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NBA总决赛正在火热上演，而有数据的地方就有预测，本教程就教你使用Python预测NBA比赛的结果。

正文共：3240 字 

预计阅读时间：8 分钟?

1.1 内容简介

不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也同样好奇比赛的结果会是如何。因此本节课程，将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。

我们将基于2015-2016年的NBA常规赛及季后赛的比赛统计数据，预测在当下正在进行的2016-2017常规赛每场赛事的结果。

1.2 实验知识点

• nba球队的计算

• 特征向量

• 逻辑回归

1.3 实验环境

• python2.7

• Xfce终端

1.4 实验流程

本次课程我们将按照下面的流程实现NBA比赛数据分析的任务：

1. 获取比赛统计数据

2. 比赛数据分析，得到代表每场比赛每支队伍状态的特征表达

3. 利用**机器学习**方法学习每场比赛与胜利队伍的关系，并对2016-2017的比赛进行预测

1.5 代码获取

本次实验的源码可通过以下命令获得：

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/prediction.py

2.1 比赛数据介绍

在本次实验中，我们将采用Basketball Reference.com中的统计数据。在这个网站中，你可以看到不同球员、队伍、赛季和联盟比赛的基本统计数据，如得分，犯规次数等情况，胜负次数等情况。而我们在这里将会使用2015-16 NBA Season Summary中数据。

在这个2015-16总结的所有表格中，我们将使用的是以下三个数据表格：

• Team Per Game Stats：每支队伍平均每场比赛的表现统计

| 数据名 | 含义 || ------------------------------------ | -------------- || Rk -- Rank | 排名 || G -- Games | 参与的比赛场数（都为82场） || MP -- Minutes Played | 平均每场比赛进行的时间 || FG--Field Goals | 投球命中次数 || FGA--Field Goal Attempts | 投射次数 || FG%--Field Goal Percentage | 投球命中次数 || 3P--3-Point Field Goals | 三分球命中次数 || 3PA--3-Point Field Goal Attempts | 三分球投射次数 || 3P%--3-Point Field Goal Percentage | 三分球命中率 || 2P--2-Point Field Goals | 二分球命中次数 || 2PA--2-point Field Goal Attempts | 二分球投射次数 || 2P%--2-Point Field Goal Percentage | 二分球命中率 || FT--Free Throws | 罚球命中次数 || FTA--Free Throw Attempts | 罚球投射次数 || FT%--Free Throw Percentage | 罚球命中率 || ORB--Offensive Rebounds | 进攻篮板球 || DRB--Defensive Rebounds | 防守篮板球 || TRB--Total Rebounds | 篮板球总数 || AST--Assists | 助攻 || STL--Steals | 抢断 || BLK -- Blocks | 封盖 || TOV -- Turnovers | 失误 || PF -- Personal Fouls | 个犯 || PTS -- Points | 得分 |

• Opponent Per Game Stats：所遇到的对手平均每场比赛的统计信息，所包含的统计数据与Team Per Game Stats中的一致，只是代表的该球队对应的对手的

• Miscellaneous Stats：综合统计数据

毕达哥拉斯定律：

我们将用这三个表格来评估球队过去的战斗力，另外还需2015-16 NBA Schedule and Results中的2015~2016年的nba常规赛及季后赛的每场比赛的比赛数据，用以评估（在之后的实验小节中解释）。在中按照从常规赛至季后赛的时间。列出了2015年10月份至2016年6月份的每场比赛的比赛情况。

可在上图中，看到2015年10月份的部分比赛数据。在每个*Schedule*表格中所包含的数据为：