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利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例

為了解決nba季後賽時間2021的問題，作者賀彥銘 這樣論述：

本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數，分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素，最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投

籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr)，是影響比賽勝負較高的參數，新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss， 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低，導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右，每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右，若從單個球 隊來看，四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。