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对于属性数据的分析是时下热点,对NBA球星勒布朗詹姆斯的比赛数据与骑士队胜负关系进行分析。选用其2014—2015、2015—2016赛季的数据作为训练集,构建了基于广义线性模型的Logistic回归、LASSO-Logistic模型、基于机器学习方法的随机森林模型和支持向量机对于数据进行分析,并通过不同方法对指标进行降维;利用构建的模型对骑士队2016—2017赛季的比赛胜负关系进行预测,四种方法的准确率均在70%以上,其中机器学习算法准确率略高。