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應用機器學習於NBA球隊勝負預測-以金州勇士隊為例

為了解決金州勇士2019的問題，作者林憶蓉 這樣論述：

國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)受歡迎程度影響全球，且為全世界水準最高的職業籃球賽事，吸引世界各地許多球迷的關注，大多數球迷也參與了體育博彩，因此預測籃球成績成了籃球迷、博弈愛好者及球隊經理關注的研究領域。目前已有許多學者致力於投入各類運動賽事的結果預測，大多數研究比賽勝負時，投入整個賽季30支球隊的數據一同建構預測模型，但對於每支球隊來說，影響比賽結果的因素並非完全相同，因此本研究將針對單一球隊數據進行建構模型與分析。除了勝負預測外，也有研究球隊的得分數，大多得分數相關的研究是使用線性迴歸模型預測各種球類比賽的得分，但尚未有使用迴歸樹

方法預測籃球得分的研究。本研究使用Basketball-Reference網站上的數據資料，針對NBA 2017-18賽季的金州勇士隊為研究對象，在本文中共分為兩個部分：第一部分使用球隊數據建構勝負預測模型，不僅研究了有/無使用對手資料對於預測的差異，也研究了投入變數有無經過特徵選取後投入決策樹(Decision tree)、羅吉斯迴歸(Logistic regression)及樸素貝葉斯(Naive Bayes)三種分類模型的建模結果。特徵選取選擇Correlation based Feature Selection(CFS)方法，使用十倍交互驗證後分別選出folds≧6至10的特徵變數投入

三種分類模型進行勝負預測並相互比較預測結果，另外為了確認最優模型的可靠度，也加入了其他三支隊伍進行驗證。第二部分則使用球員個人數據建構迴歸模型用於預測得分，使用迴歸樹與線性迴歸建構迴歸模型，預測兩隊伍的每位上場球員的得分後，加總並比較雙方預測總得分高低，即可得到球隊的預測結果(輸/贏)。本研究結果顯示，在第一部分的勝負預測中，不同隊伍所選出的特徵變數皆不相同，適合的勝負預測模型也不太相同。而在第二部分的得分預測中，迴歸樹能有效預測每位上場球員的得分及隊伍的總得分，預測結果的輸/贏準確率為87.5%。因此在預測勝負方面，應將各隊伍的資料分別建構預測模型，會比使用所有球隊數據一同建構預測模型的準確

率還要來的好；在預測得分方面，使用迴歸樹方法能有效預測球員得分或球隊得分。