文件名称：project_6
文件大小：855KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 14:30:40
JupyterNotebook
预测下一个音高：利用机器学习来预测下一个音高 问题陈述 自Moneyball问世以来，美国职业棒球大联盟（MLB）的侦察部门已严重依赖于数据分析。通过增加Statcast（一种用于分析美国职棒大联盟中球员运动和运动能力的高速，高精度，自动化工具），各支球队现在都在寻求从机器学习中获得更多优势。该项目的目标是利用2018年美国职业棒球大联盟赛季的统计广播数据和机器学习算法，根据投手的曲目和投掷投掷的情况来预测投手的下一个投球。 背景 由于在常规赛和季后赛期间发生作弊丑闻，2017年的太空人将在他们的世界大赛冠军头衔旁边总有一个星号。他们所计划的是，在接球手接住想要投手接下来要扔的投球类型时，将一个放置良好的摄像机放大到捕手的手上。摄像机的直播流被放置在漏斗中，技术人员将用垃圾桶敲打垃圾桶，以指示接下来是快球还是超速投球。 尽管我不一定一定要受到Astros怪异方式的激励，但这个丑闻的确激发了
【文件预览】：
project_6-main
----code()
--------02-Feature_Engineering_EDA.ipynb(408KB)
--------03A-Logistic_Regression.ipynb(580KB)
--------01-Data_Ingestion_Digestion.ipynb(20KB)
--------04-Recommendations_Conclusions.ipynb(4KB)
--------03C-KNN.ipynb(17KB)
--------03B-RandomForest.ipynb(25KB)
----README.md(27KB)
----.gitignore(2KB)
----files()
--------download-4.png(13KB)
--------download-6.png(11KB)
--------download-2.png(11KB)
--------rf-mc-accuracy-precision_2.png(9KB)
--------download-7.png(19KB)
--------download-9.png(11KB)
--------rf-binary-2.png(10KB)
--------MC-KNN-accuracy-precision.png(10KB)
--------download-5.png(56KB)
--------rf-mc-accuracy-precision.png(8KB)
--------download-10.png(19KB)
--------download-8.png(12KB)
--------knn-mc.png(8KB)
--------Binary-accuracy-precision.png(10KB)
--------download-1.png(57KB)
--------download-3.png(19KB)
--------download.png(13KB)
--------rf-binary.png(8KB)