Abstract: 作为课程作业，下面的内容是利用每场胜负数据、球员的生物数据等进行的NBA比赛预测。内容包括：1. 获得数据 2. 构造特征 3. 学习验证。最后能够提升16%的准确率。

获得如下数据集：

获得某一年（两年）赛季的队伍胜负，包括时间。比如：https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2023_games.html，但是这个页面爬起来比较麻烦，代码参考https://aitechtogether.com/article/10860.html。我就直接手动复制粘贴了（也就几页）。获得球员的信息：球员的生物数据（身高、体重），球员的球场数据（3分球命中率诸如此类）。前者在https://www.nba.com/stats/players/bio?PerMode=Totals&Season=2021-22&dir=D 可以得到。这个网站通过json的方式发来数据，在F12后选中XHR格式，其中有一个比较大的文件即此表格。球场数据在basketball-reference上有，各项代表的含义可以自行查询。获得队伍的信息：关于缩写等等。参考wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_National_Basketball_Association/National_Basketball_Association_team_abbreviations

使用VScode，将OT（加时赛）一列处理为：空则替换为0,OT则替换1,2OT则替换为2。并删去BoxScore内容。

Biodata的json格式转为csv则使用了Python的库json和json.loads()。

将收集到的数据整理为.csv文件，并使用Pandas读入成其DataFrame格式。简要说明常用的操作：

df[“Name”]，包含Name列的一个dataframefor index, row in df.iterrows()，进行迭代，以按行修改，注意要使用df.iloc[index] = row保存修改新建列：只需要df[“NewName”] = defaultValue选出一些行：df.loc[condition] = value

如果总是假定主场球队胜率，准确率能够达到55%。这是算法的baseline。构造predict即实际值Y：

首先，由于我只用了一年的数据，不能将赛季总胜场作为特征。否则，就会出现大量的0:1预测1的现象，验证的结果非常高。于是，考虑使用在这场比赛之前的累计胜负作为特征，以及这场两支队伍的上一场比赛的胜负作为特征。但是，这里仍然面临着一个问题：

一种思路是，主场与客场分别统计，即如果要构造特征 “A胜场 | B胜场”，A主对B客与B主对A客不是简单的交换顺序，而是分别计算。或者说，如果要构造特征“上一场比赛的胜负”，A主B客对应的特征是上一场A主B客的胜负而非B主A客的胜负。由于我只用了一年的数据是比较少的，分别统计出现很多的0:0，于是选择不分主客。后面的代码也是相似的，不再展示了。

或者，也可以使用他们的差，比如：

测试他们的相差不是很大。

构造出一两个特征之后，就可以测试验证。使用slearn分别用不同的方法拟合，并使用交叉K折验证cross_val_score。分类方法例如：

决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier随机森林 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB最近邻KNN from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

得到的结果在61.7% - 58.3%之间，已经提升了5%。

增加一项特征：累计OT，其大部分都是0，只有少量的1。随机森林验证得到了62.7%的精度，但是KNN在此时下降的比较厉害，只有50%，遂不再使用。

文章https://aitechtogether.com/article/10860.html中使用了等级分这个概念。公式请看https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system。

一种方法是，使用上个赛季的数据训练获得等级分，并预测这个赛季的数据，或者使用这个赛季的累计等级分。使用累计等级分（就是只根据本场以前赛况），最好的预测是到64.8%；使用整体等级分（即本赛季全部比赛的数据）能够达到68%，但是这种方法（原文的方法）属于信息泄露！

在获得生物信息之后，得到了年龄、身高、体重、GP、PTS，并计算得到了BMI（公式：体重/身高^2）。注意原文是英制单位，需要换算。d = int(d[0])*30.48 + int(d[-1])*2.54（身高），以及d = float(d)*0.45359237（体重）。根据球员的Team信息得到每支队伍的平均身高体重如：

特征：两支队伍比赛则作差。

利用生物特征之差，得到最好的62.9%。但是GP和PTS算不上生物特征，只用身高、体重和年龄，朴素贝叶斯分类器得到更好的64.9%！也就说生物特征对NBA比赛的结果确实有影响而且影响很大。具体来说影响有多大呢？

从矩阵来看（最后一列），年龄、身高和体重和结果是正相关的！影响最大的是年龄，而年龄是正相关即越大越有优势，其次是体重。这或许和表现差劲的队伍锐意革新、并派出许多新人上场有关。过滤掉新人（PTS<10）的人后，这个数据并没有太显著的变化。比较意外的是身高的差并不太影响比赛结果，可能是大家都很高，无论强队或弱队！

球员数据中有一系列参数，比如： [

“G”,“GS”,“MP”,“FG”,“FGA”,“FG%”,“3P”,“3PA”,“3P%”,“2P”,“2PA”,“2P%”,“eFG%”,“FT”,“FTA”,“FT%”,“ORB”,“DRB”,“TRB”,“AST”,“STL”,“BLK”,“TOV”,“PF”,“PTS”]，我们就全部将其投入到特征中。若如此做，逻辑回归就不太好用了。这种粗放特征使得结果达到68.1%的精度。从相关系数矩阵来看，每一项都是正相关（肯定是正相关），比较有用的特征是DRB、FG（fieldgoal？）等。

直接把上上个赛季（20-21）的比赛数据扔进来，并不改变生物信息和球员表现特征。这意味着一年中很多变化都没有考虑进去（比如换人）。即使在这种情况下，模型得到了63.2%的准确率，而基准是55.2%。如果加入上赛季数据的同时并不改变测试集的范围（仅是今年），即保留着关于比赛累计输赢的数据，能够达到71.2%的准确率！（只使用累计胜负特征，只有60.6%）这条曲线应当是随着数据增多先上升后下降的。

这一补充实验的另外一个意义是，球员数据中有PTS等等都是这个赛季现求的，是否会对预测造成干扰？首先PTS等与输赢的相关系数并不高坦佩雷联预测比分。其次，如果相关程度很高就意味着泛化性不强，那么加入数据之后可能不增反降。因此这一定程度证明了他们是不止与本次比赛相关的，可能表征着球员本人的更深刻的信息。

使用所有特征进行拟合，最后得到69.4%的结果，并在加入新的数据后得到71.2%的结果，比起原本55.8%的结果好了不少。总结一下：首先熟悉了DataFrame这个数据结构，然后练习了数据获取（本来打算使用爬虫），并分析了几个特征与结果的相关系数，最后拓展数据集补充了实验。