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通过机器学习预测NBA冠军
建立一个机器学习模型来预测NBA冠军并分析最有影响力的变量。帖子预测NBA冠军的机器学习首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学每个NBA赛季，有30支球队竞争只能实现的目标：冠军的遗产。从权力排名到贸易截止日期和伤害，球迷和分析师都无休止地推测谁将提高拉里·奥布赖恩奖杯。
冠军的遗产但是，如果我们可以超越热门的预测，并在常规赛结束时使用数据和机器学习预测NBA冠军怎么办？
使用数据和机器学习在常规赛结束时，预测NBA冠军 机器学习在本文中，我将详细介绍这一过程 - 从收集和准备数据，到培训和评估模型，最后使用它来对即将到来的2024 - 25季后赛做出预测。一路上，我将重点介绍分析中最令人惊讶的见解。
所有使用的代码和数据都可以在GitHub上获得。
github了解问题
在进行模型培训之前，任何机器学习项目中最重要的一步是理解问题：我们试图回答哪些问题，哪些数据（和模型）可以帮助我们到达那里？
我们要回答什么问题，哪些数据（和模型）可以帮助我们到达那里？在这种情况下，问题很简单：谁将成为NBA冠军？
谁将成为NBA冠军？ NBA自然的第一个想法是将其视为分类问题：每个赛季中的每个球队都被标记为冠军或不冠军。
分类问题 冠军 不冠军但是有一个捕获。每年只有一个冠军（显然）。
每年一个冠军我们需要一种更聪明的方法来解决问题。
帮助该模型了解是什么使冠军成为了什么，也要教它几乎是冠军的原因，以及这与在第一轮被淘汰的球队有何不同。换句话说，我们希望该模型在季后赛中学习成功的程度，而不是简单的是/否结果。
几乎 成功度 冠军分享 16胜 20％