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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。

系统流程图

模型处理流程如图所示。

自动发帖流程如图所示。

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。

图1 球队综合数据

图2 球队对手数据

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。

2017-2018赛季比赛结果前5个数据如图所示。

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)

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工程源代码下载

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