科比职业生涯数据集分析 |
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科比职业生涯数据集分析
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1.项目目标
通过分析科比职业生涯比赛的相关数据，掌握Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等常用数据分析库的用法，掌握常规的数据预处理的方法以及特征工程。掌握建立随机森林模型，模型参数调整，构建最好的模型，预测测试数据，并保存测试数据的方法。 2.科比生涯简介不论你是否看NBA，都应该听说过科比布莱恩特这个名字，它是最接近篮球之神乔丹的运动员。科比于1996年以13顺位的选秀身份进入联盟，一生都效力于洛杉矶湖人队。于2016年宣布退役，职业生涯获奖无数，5次NBA总冠军，2次FMVP，1次MVP，4次AMVP，18次全明星，生涯总得分超33000分，未来的名人堂球员等。在今年的1月26日，科比乘坐的私人飞机不幸失事，科比和二女儿吉安娜永远地离开了我们，这对无数球迷是一个莫大的打击。虽然科比离开了我们，但曼巴精神将激励着一代又一代的年轻人去追逐自己的梦想。 该数据集收录了自96赛季~2016赛季，科比整个职业生涯的比赛记录，共有30697条数据。每一条数据都是一次出手记录，其中包括动作类型，投篮类型，投射距离，投射位置，是否命中等25个特征。在该数据集中我们将以是否命中篮筐为标签值来进行分析，带有标签值的数据共25697条。我们将以这25697条数据作为训练数据进行建模，来对不带标签的5000条数据进行预测。 4.数据集中各列特征说明 列名称含义action_type动作类型，如跳投，扣篮，上篮combined_shot_type组合投篮类型，如跳投，扣篮，勾手，擦板，罚球game_event_id比赛的编号lat出手的纬度loc_x出手的x坐标loc_y出手的y坐标lon出手的经度minutes_remaining距离比赛结束，还剩多少分钟period交手的场次，取值为1~7playoffs是否是打季后赛season赛季，如13~14赛季seconds_remaining距离比赛结束，还剩多少秒shot_distance出手距离shot_made_flag是否命中shot_type投射类型，两分球还是三分球shot_zone_area出手区域，左侧，右侧，中场，后场等shot_zone_basic另一种划分出手区域的方式，中线，禁区，油漆区，左侧底角，右侧底角等shot_zone_range出手区域的距离，小于8英尺，816英尺，1624英尺，24英尺以上等team_id球队编号team_name球队名称game_date比赛日期matchup对阵双方opponent对手game_id比赛的编号shot_id出手的编号 5.流程简介 读取数据并做简单的描述性统计探索性分析，单变量分析，双变量分析数据与处理和特征工程建立随机森林模型并进行调参，选择最优参数对测试数据进行预测，并保存模型结果数据集和代码请参考: 科比职业生涯数据集分析 |
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