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基於機器學習技術建構整合式運動賽事結果預測模式-以美國職業籃球為例

為了解決2020 nba all star vo的問題，作者陳威任 這樣論述：

運動賽事預測模型在近年運動市場蓬勃發展之下，已漸漸成為一個重要的議題。建立一個好的運動賽事預測模型，在運動博弈、球隊管理營運、媒體轉播管理上，均具有非常大的助益。現存相關研究較少使用機器學習方法進行運動賽事預測模型之建構。本研究提出一個以機器學習方法為基礎之運動賽事預測模型，使用美國職業籃球聯盟（National Basketball Association，NBA）2018-2019賽季所有賽事之攻守數據做為資料庫，預測每場賽事最終球隊總得分。本研究使用相關研究較常採納之十五項攻守數據，自最具公信力之籃球數據網站Basketball-Reference.com擷取NBA 2018-2019

賽季所有賽事之球隊攻守數據。攻守數據經過標準化後，將資料進行特徵工程（Feature Engineering），相關研究均以單一賽事延遲（Game-Lag）作為特徵建構方式，本研究採納六場賽事延遲，提高研究之完整性。本研究建構之預測模型包括二種預測程序（Process）。第一個程序由二階段預測模型組成：第一階段模型由四種機器學習方法及一種無母數回歸方法建構，經過特徵建構後之十三個預測變量進入第一階段模型進行建模及預測，並且在第一階段模型分析時，選擇預測效果較佳的賽事延遲數量。第二階段模型由特徵選擇（Feature Selection）開始，本研究採用三種內嵌式（Embedded）特徵選擇方法，

從十三個預測變量中，經由排序法（Ranking），選出六個重要預測變量，進行第二階段模型建模及預測。最後將五種方法、二階段模型共計十種不同預測結果進行比較。透過實證資料，本程序探討不同賽事延遲對預測模型之影響，得到預測效果較佳之賽事延遲資訊，並且發現二階段模型能夠取得較佳之預測結果。第二個程序著重於特徵工程中，對於特徵之組成，本研究採用適應性權重（Adaptive Weighting），將距離目標賽事較近之參考數據賦予較高之權重，並且與不同之賽事延遲進行配對，完成不同之特徵組合（Feature set），作為五種機器學習方法組成之預測模型之輸入變項，經由本程序之實證結果，得到預測效果較佳之適應

性權重及賽事延遲之組合。本研究藉由二種程序所得到之實證結果，證實適當的選擇賽事延遲及適應性權重，對於建構機器學習為基礎之籃球賽事比數預測模型具有提升的效果。

職業籃球的致勝關鍵因素-以NBA為例

為了解決2020 nba all star vo的問題，作者周迺鈺 這樣論述：

近年，運動博奕事業盛行，高風險高報酬成為多數人的獲利方式，尤其是 NBA 聯盟的觀眾人數擴及全球、事業版圖跨越國界，對全世界運動有深深的影 響，因此成為賭徒的主要目標。除此之外，也有許多研究者試圖預測結果和勝隊， 因此有許多詳細比賽數據在網路上公開取用。而本篇論文為瞭解 NBA 主場球隊 隊比賽內容並找尋規則，以 NBA 2012~2018 六年、30 隊的每場比賽詳細數據做 分析，並以兩種演算法:決策樹 ( Decision Tree )，找到主場球隊比賽的勝場和 敗場規則，並以隨機森林 (RandomForest)驗證能夠影響主場球隊勝場的變數之 重要程度。以此預測比賽勝負並觀察勝負隊的

贏球模式和輸球原因，從中找出贏 球方程式，能在職業球隊選秀、比賽戰術運用、球員交易等不同面向，或者在一般觀賞或者運動彩券等不同領域有所應用。