利用Python第三方库实现预测NBA比赛结果
主要思路
（1）数据选取
获取数据的链接为：
https://www.basketball-reference.com/
获取的数据内容为：
每支队伍平均每场比赛的表现统计；
每支队伍的对手平均每场比赛的表现统计；
综合统计数据；
2016-2017年NBA常规赛以及季后赛的每场比赛的比赛数据；
2017-2018年NBA的常规赛以及季后赛的比赛安排。
（2）建模思路
主要利用数据内容的前四项来评估球队的战斗力。
利用数据内容的第五项也就是比赛安排来预测每场比赛的获胜队伍。
利用方式为：
数据内容的前三项以及根据数据内容的第四项计算的Elo等级分作为每支队伍的特征向量。
Elo等级分介绍（相关文件中有）：
为方便起见，假设获胜方提高的Elo等级分与失败方降低的Elo等级分数值相等。
另外，为了体现主场优势，主场队伍的Elo等级分在原有基础上增加100。
（3）代码流程
数据初始化；
计算每支队伍的Elo等级分（初始值1600）；
基于数据内容前三项和Elo等级分建立2016-2017年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集；
使用sklearn中的LogisticRegression函数建立回归模型；
利用训练好的模型对17-18年常规赛和季后赛的比赛结果进行预测；
将预测结果保存到17-18Result.CSV文件中。
开发工具
**Python版本：**3.5.4
相关模块：
pandas模块、numpy模块、sklearn模块以及一些Python自带的模块。
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
使用演示
在cmd窗口运行Analysis_NBA_Data.py文件即可：
结果：
代码参考https://www.jb51.net/article/215291.htm
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