使用深度学习来预测NBA比赛结果

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这篇文┞仿，我们来应用深度进修来猜测 NBA 比赛结不雅。经由过程本文，我们可以进修到：

若何爬取 NBA 技巧统计数据;
若何预处理数据;
若何搭建简单的深度收集模型;
若何猜测比赛结不雅。

应用深度进修来猜测NBA比赛结不雅

最终我们获得一个猜测第二天比赛精确率 100% 的模型。

技巧统计数据收集

要用深度进修来猜测比赛结不雅，须要有大年夜量技巧统计数据作为进修样本。

来看下官方的技巧统计网站：http://stats.nba.com/schedule

应用深度进修来猜测NBA比赛结不雅

打开浏览器的开辟者对象，点击每场比赛右边的 BOX SCORE，我们就能看到会请求如许的一个 json 文件：

应用深度进修来猜测NBA比赛结不雅

具体到我们要找的数据统计，是这个 json 琅绫擎的 hls (主队数据) 和 vls (客队数据)：

11 场全部精确，amazing !!

应用深度进修来猜测NBA比赛结不雅

url 是这种格局：

https://data.nba.com/data/10s/v2015/json/mobile_teams/nba/2017/scores/gamedetail/0021700228_gamedetail.json

多测验测验几回就可以发明规律：

https://data.nba.com/data/10s/v2015/json/mobile_teams/nba/ 这个是固定的;
2017 是赛季开端年份，比瘸老赛季则是 2016;
/scores/gamedetail/ 和最后的 _gamedetail.json 也是固定的;
0021700228 则是比赛的 id，规律为 002 是规定的，17 则是赛季开端年份的后两位，如上赛季是 16;00228 则是 5 位的数字，大年夜 1 开端，不足补零，比如该赛季第一场是 00001，而 00228 就是第 228 场比赛;
抓到的 url 是 https，其实 http 也是支撑的，抓取时比 https 快点。

收集脚本比较简单，就是轮回获取，然后存 redis。

应用深度进修来猜测NBA比赛结不雅

对于我们要用来跑练习的数据，须要整顿成主队数据 - 客队数据的方法，并增长一个 win or lose 的 label (篮球比赛没有平局)。

127.0.0.1:6379> HGET gamedetaildiff 0021700228_gamedetail.json 
 
"{u'ast': 2, 'win': 1.0, u'fbptsa': 6, u'tf': 1, u'bpts': -4, 'away': u'LAC', u'pip': -2, 'home': u'CHA', u'dreb': 4, u'fga': 4, u'tmtov': 0, u'scp': 14, 'date': u'2017-11-19', u'fbptsm': 5, u'tpa': -3, u'fgm': 1, u'stl': 2, u'fbpts': 10, u'ble': 13, u'tov': -6, u'oreb': 1, u'potov': 16, u'fta': 10, u'pipm': -1, u'pf': -6, u'tmreb': -2, u'blk': 3, u'reb': 5, u'pipa': -4, u'ftm': 10, u'tpm': 3}"

数据预处理

我们用 Pandas 来做数据处理，异常便利。

先直接大年夜 redis 里读入数据：

跑下我们模型的猜测结不雅：

import pandas as pd 
import redis 
import ast 
 
cli = redis.Redis() 
data = cli.hgetall("gamedetaildiff") 
df = pd.DataFrame([ast.literal_eval(data[k]) for k in data]) 
df = df.fillna(value=http://ai.51cto.com/art/201711/0.0)   # 用 0 弥补空白数据 	
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