使用Python、Pandas、Sklearn预测NBA比赛结果

在开始之前，请确保你已经安装了Python、Pandas和Scikit-learn库。你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install pandas scikit-learn

接下来，我们将使用历史NBA比赛数据来进行预测。为了方便起见，我们将使用NBA的开源数据集，可以从Kaggle上下载。首先，安装Kaggle CLI，并下载数据集：

pip install kaggle
kaggle datasets download -d statsbomb/nba-2020-2021-stats

解压下载的数据集，并将其存储在本地目录中。接下来，我们将编写代码来进行数据处理和预测。
首先，导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，读取数据集并将其存储为Pandas DataFrame对象：

df = pd.read_csv('nba_2020_2021.csv')

数据集包含多场比赛的结果和特征。我们需要选择与比赛结果相关的特征，并处理缺失值和异常值。以下是一个示例代码片段，用于选择特征和处理数据：

# 选择与比赛结果相关的特征
features = ['home_team_rating', 'visitor_team_rating', 'spread', 'total_points']
target = 'total_points'
# 处理缺失值和异常值
df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df = df.dropna()
df[features] = df[features].fillna(df[features].mean())
df[target] = df[target].fillna(df[target].mean())

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。我们将使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集：

X = df[features]
y = df[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

现在，我们可以使用训练集来训练机器学习模型。在这里，我们将使用随机森林回归模型。以下是示例代码：

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)