颜色分类leetcode-NBA-Shot-Analysis:可视化以更好地了解NBA投篮倾向和效率以及预测投篮结果的分类模型

时间:2024-07-26 17:21:33
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文件名称:颜色分类leetcode-NBA-Shot-Analysis:可视化以更好地了解NBA投篮倾向和效率以及预测投篮结果的分类模型

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更新时间:2024-07-26 17:21:33

系统开源

颜色分类leetcode NBA投篮分析 目标 建立分类模型预测NBA投篮是否进场,并创建可视化,帮助总经理、教练和球员识别投篮模式,消除不良投篮,优化策略,提高投篮效率。 ETL 我从三个来源收集了我的数据: 从 stats.nba.com 抓取的拍摄位置数据(有关更多详细信息,请参阅我的) 玩家追踪数据来自 防守数据来自 由于 NBA 在 2016 赛季中期停止提供运球次数和后卫距离等跟踪数据,因此我将项目重点放在了 2014-15 赛季。 我收集了超过 200,000 个镜头的数据,其特征包括但不限于: 射击距离、(x,y) 坐标和射击区 触球时间和运球次数 最近防守者的姓名和距离 游戏上下文统计信息,例如剩余的投篮时间、周期、游戏时钟 投篮类型(跳投、扣篮等) 我想为每次投篮添加更多背景信息,因此我为每个防守者(盖帽百分比、防守胜利份额/48、防守框得分加减)和球队(防守评分)添加了高级防守统计数据。 我收集的数据有两个不同的区域细分,一个详细说明了球场的方向区域(左、右或中心),另一个详细说明了更精确的位置(油漆、角落 3 等)。 我将这些组合成 15 个区域,如下所示,对于


【文件预览】:
NBA-Shot-Analysis-master
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