利用Python预测NBA比赛结果

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NBA总决赛正在火热上演，而有数据的地方就有预测，本教程就教你使用Python预测NBA比赛的结果。

正文共：3240 字 

预计阅读时间：8 分钟‍

一、实验介绍

1.1 内容简介

不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也同样好奇比赛的结果会是如何。因此本节课程，将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。

我们将基于2015-2016年的NBA常规赛及季后赛的比赛统计数据，预测在当下正在进行的2016-2017常规赛每场赛事的结果。

1.2 实验知识点

• nba球队的Elo score计算

• 特征向量

• 逻辑回归

1.3 实验环境

• python2.7

• Xfce终端

1.4 实验流程

本次课程我们将按照下面的流程实现NBA比赛数据分析的任务：

1. 获取比赛统计数据

2. 比赛数据分析，得到代表每场比赛每支队伍状态的特征表达

3. 利用**机器学习**方法学习每场比赛与胜利队伍的关系，并对2016-2017的比赛进行预测

1.5 代码获取

本次实验的源码可通过以下命令获得：

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/prediction.py

二、获取 NBA比赛统计数据

2.1 比赛数据介绍

在本次实验中，我们将采用Basketball Reference.com中的统计数据。在这个网站中，你可以看到不同球员、队伍、赛季和联盟比赛的基本统计数据，如得分，犯规次数等情况，胜负次数等情况。而我们在这里将会使用2015-16 NBA Season Summary中数据。

在这个2015-16总结的所有表格中，我们将使用的是以下三个数据表格：

• Team Per Game Stats：每支队伍平均每场比赛的表现统计

| 数据名 | 含义 || ------------------------------------ | -------------- || Rk -- Rank | 排名 || G -- Games | 参与的比赛场数（都为82场） || MP -- Minutes Played | 平均每场比赛进行的时间 || FG--Field Goals | 投球命中次数 || FGA--Field Goal Attempts | 投射次数 || FG%--Field Goal Percentage | 投球命中次数 || 3P--3-Point Field Goals | 三分球命中次数 || 3PA--3-Point Field Goal Attempts | 三分球投射次数 || 3P%--3-Point Field Goal Percentage | 三分球命中率 || 2P--2-Point Field Goals | 二分球命中次数 || 2PA--2-point Field Goal Attempts | 二分球投射次数 || 2P%--2-Point Field Goal Percentage | 二分球命中率 || FT--Free Throws | 罚球命中次数 || FTA--Free Throw Attempts | 罚球投射次数 || FT%--Free Throw Percentage | 罚球命中率 || ORB--Offensive Rebounds | 进攻篮板球 || DRB--Defensive Rebounds | 防守篮板球 || TRB--Total Rebounds | 篮板球总数 || AST--Assists | 助攻 || STL--Steals | 抢断 || BLK -- Blocks | 封盖 || TOV -- Turnovers | 失误 || PF -- Personal Fouls | 个犯 || PTS -- Points | 得分 |

• Opponent Per Game Stats：所遇到的对手平均每场比赛的统计信息，所包含的统计数据与Team Per Game Stats中的一致，只是代表的该球队对应的对手的

• Miscellaneous Stats：综合统计数据

数据项	数据含义
Rk (Rank)	排名
Age	队员的平均年龄
W (Wins)	胜利次数
L (Losses)	失败次数
PW (Pythagorean wins)	基于毕达哥拉斯理论计算的赢的概率
PL (Pythagorean losses)	基于毕达哥拉斯理论计算的输的概率
MOV (Margin of Victory)	赢球次数的平均间隔
SOS (Strength of Schedule)	用以评判对手选择与其球队或是其他球队的难易程度对比，0为平均线，可以为正负数
SRS (Simple Rating System)	3
ORtg (Offensive Rating)	每100个比赛回合中的进攻比例
DRtg (Defensive Rating)	每100个比赛回合中的防守比例
Pace (Pace Factor)	每48分钟内大概会进行多少个回合
FTr (Free Throw Attempt Rate)	罚球次数所占投射次数的比例
3PAr (3-Point Attempt Rate)	三分球投射占投射次数的比例
TS% (True Shooting Percentage)	二分球、三分球和罚球的总共命中率
eFG% (Effective Field Goal Percentage)	有效的投射百分比（含二分球、三分球）
TOV% (Turnover Percentage)	每100场比赛中失误的比例
ORB% (Offensive Rebound Percentage)	球队中平均每个人的进攻篮板的比例
FT/FGA	罚球所占投射的比例
eFG% (Opponent Effective Field Goal Percentage)	对手投射命中比例
TOV% (Opponent Turnover Percentage)	对手的失误比例
DRB% (Defensive Rebound Percentage)	球队平均每个球员的防守篮板比例
FT/FGA (Opponent Free Throws Per Field Goal Attempt)	对手的罚球次数占投射次数的比例

毕达哥拉斯定律：

我们将用这三个表格来评估球队过去的战斗力，另外还需2015-16 NBA Schedule and Results中的2015~2016年的nba常规赛及季后赛的每场比赛的比赛数据，用以评估Elo score（在之后的实验小节中解释）。在Basketball Reference.com中按照从常规赛至季后赛的时间。列出了2015年10月份至2016年6月份的每场比赛的比赛情况。

可在上图中，看到2015年10月份的部分比赛数据。在每个*Schedule*表格中所包含的数据为：

数据项	数据含义
Date	比赛日期
Start (ET)	比赛开始时间
Visitor/Neutral	客场作战队伍
PTS	客场队伍最后得分
Home/Neutral	主场队伍
PTS	主场队伍最后得分
Notes	备注，表明是否为加时赛等

在预测时，我们同样也需要在2016-17 NBA Schedule and Results中2016~2017年的NBA的常规赛比赛安排数据。

2.2 获取比赛数据

我们将以获取Team Per Game Stats表格数据为例，展示如何获取这三项统计数据。

1. 进入到用Basketball Reference.com中，在导航栏中选择Season并选择2015~2016赛季中的Summary：

   

2. 进入到2015~2016年的Summary界面后，滑动窗口找到Team Per Game Stats表格，并选择左上方的Share & more，在其下拉菜单中选择Get table as CSV (for Excel)：

   

3. 复制在界面中生的的csv格式数据，并复制粘贴至一个文本编辑器保存为csv文件即可：

   

为了方便同学们进行实验，我们已经将数据全部都保存成*csv*文件上传至实验楼的云环境中。在后续的代码实现小节里，我们将给出获取这些文件的地址。

三、数据分析

在获取到数据之后，我们将利用每支队伍过去的比赛情况和Elo 等级分来判断每支比赛队伍的可胜概率。在评价到每支队伍过去的比赛情况时，我们将使用到Team Per Game Stats，Opponent Per Game Stats和Miscellaneous Stats（之后简称为T、O和M表）这三个表格的数据，作为代表比赛中某支队伍的比赛特征。我们最终将实现针对每场比赛，预测比赛中哪支队伍最终将会获胜，但并不是给出绝对的胜败情况，而是预判胜利的队伍有多大的获胜概率。因此我们将建立一个代表比赛的特征向量。由两支队伍的以往比赛情况统计情况（T、O和Ｍ表），和两个队伍各自的Elo等级分构成。

关于Elo score等级分，不知道同学们是否看过《社交网络》这部电影，在这部电影中，Mark（主人公原型就是扎克伯格，FaceBook创始人）在电影起初开发的一个美女排名系统就是利用其好友Eduardo在窗户上写下的排名公式，对不同的女生进行等级制度对比，最后PK出胜利的一方。

这条对比公式就是Elo Score等级分制度。Elo的最初为了提供国际象棋中，更好地对不同的选手进行等级划分。在现在很多的竞技运动或者游戏中都会采取Elo等级分制度对选手或玩家进行等级划分，如足球、篮球、棒球比赛或LOL，DOTA等游戏。

在这里我们将基于国际象棋比赛，大致地介绍下Elo等级划分制度。在上图中Eduardo在窗户上写下的公式就是根据Logistic Distribution计算PK双方（A和B）对各自的胜率期望值计算公式。假设A和B的当前等级分为$$R_A$$何$$R_B$$，则A对B的胜率期望值为：

B对A的胜率期望值为

如果棋手A在比赛中的真实得分$$S_A$$（胜1分，和0.5分，负0分）和他的胜率期望值$$E_A$$不同，则他的等级分要根据以下公式进行调整：

在国际象棋中，根据等级分的不同K值也会做相应的调整：

• $$\ge2400$$，K=16

• 2100~2400分，K=24

• $$\le2100$$，K=32

因此我们将会用以表示某场比赛数据的特征向量为（加入A与B队比赛）：[A队Elo score, A队的T,O和M表统计数据，B队Elo score, B队的T,O和M表统计数据]

四、基于数据进行模型训练和预测

4.1 实验前期准备

在本次实验环境中，我们将会使用到python的pandas，numpy，scipy和sklearn库，不过实验楼中已经安装了numpy，所以在实验前，我们需要先利用pip命令安装另外三个Python库。

$ sudo pip install pandas
$ sudo pip install scipy
$ sudo pip install sklearn

在安装完所需的实验库之后，进入到实验环境的Code目录下，创建cs_782文件夹，并且通过以下地址获取我们为大家处理好的csv文件压缩包data.zip：

$ cd Code
$ mkdir cs_782 && cd cs_782

# 获取数据文件
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/data.zip

# 解压data压缩包并且删除该压缩包
$ unzip data.zip 
$ rm -r data.zip

在data文件夹中，包含了2015~2016年的NBA数据T,O和M表，及经处理后的常规赛和挑战赛的比赛数据2015~16result.csv，这个数据文件是我们通过在basketball-reference.com的2015-16 Schedule and result的几个月份比赛数据中提取得到的，其中包括三个字段：

• WTeam: 比赛胜利队伍

• LTeam: 失败队伍

• WLoc: 胜利队伍一方所在的为主场或是客场

另外一个文件就是16-17Schedule.csv，也是经过我们加工处理得到的NBA在2016~2017年的常规赛的比赛安排，其中包括两个字段：

• Vteam: 访问/客场作战队伍

• Hteam: 主场作战队伍

4.2 代码实现

在Code\cs_782目录下，创建prediction.py开始实验。首先插入实验相关模块：

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import math
import csv
import random
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_score

设置回归训练时所需用到的参数变量：

# 当每支队伍没有elo等级分时，赋予其基础elo等级分
base_elo = 1600
team_elos = {} 
team_stats = {}
X = []
y = []
folder = 'data' #存放数据的目录

在最开始需要初始化数据，从T、O和M表格中读入数据，去除一些无关数据并将这三个表格通过Team属性列进行连接：

# 根据每支队伍的Miscellaneous Opponent，Team统计数据csv文件进行初始化
def initialize_data(Mstat, Ostat, Tstat):
new_Mstat = Mstat.drop(['Rk', 'Arena'], axis=1)
new_Ostat = Ostat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)
new_Tstat = Tstat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)

team_stats1 = pd.merge(new_Mstat, new_Ostat, how='left', on='Team')
team_stats1 = pd.merge(team_stats1, new_Tstat, how='left', on='Team')
return team_stats1.set_index('Team', inplace=False, drop=True)

获取每支队伍的Elo Score等级分函数，当在开始没有等级分时，将其赋予初始base_elo值：

def get_elo(team):
try:
return team_elos[team]
except:
# 当最初没有elo时，给每个队伍最初赋base_elo
team_elos[team] = base_elo
return team_elos[team]

定义计算每支球队的Elo等级分函数：

# 计算每个球队的elo值
def calc_elo(win_team, lose_team):
winner_rank = get_elo(win_team)
loser_rank = get_elo(lose_team)

rank_diff = winner_rank - loser_rank
exp = (rank_diff  * -1) / 400
odds = 1 / (1 + math.pow(10, exp))
# 根据rank级别修改K值
if winner_rank < 2100:
k = 32
elif winner_rank >= 2100 and winner_rank < 2400:
k = 24
else:
k = 16
new_winner_rank = round(winner_rank + (k * (1 - odds)))
new_rank_diff = new_winner_rank - winner_rank
new_loser_rank = loser_rank - new_rank_diff

return new_winner_rank, new_loser_rank

基于我们初始好的统计数据，及每支队伍的Elo score计算结果，建立对应2015~2016年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集（在主客场比赛时，我们认为主场作战的队伍更加有优势一点，因此会给主场作战队伍相应加上100等级分）：

def  build_dataSet(all_data):
print("Building data set..")
X = []
skip = 0
for index, row in all_data.iterrows():

Wteam = row['WTeam']
Lteam = row['LTeam']

#获取最初的elo或是每个队伍最初的elo值
team1_elo = get_elo(Wteam)
team2_elo = get_elo(Lteam)

# 给主场比赛的队伍加上100的elo值
if row['WLoc'] == 'H':
team1_elo += 100
else:
team2_elo += 100

# 把elo当为评价每个队伍的第一个特征值
team1_features = [team1_elo]
team2_features = [team2_elo]

# 添加我们从basketball reference.com获得的每个队伍的统计信息
for key, value in team_stats.loc[Wteam].iteritems():
team1_features.append(value)
for key, value in team_stats.loc[Lteam].iteritems():
team2_features.append(value)

# 将两支队伍的特征值随机的分配在每场比赛数据的左右两侧
# 并将对应的0/1赋给y值
if random.random() > 0.5:
X.append(team1_features + team2_features)
y.append(0)
else:
X.append(team2_features + team1_features)
y.append(1)

if skip == 0:
print X
skip = 1

# 根据这场比赛的数据更新队伍的elo值
new_winner_rank, new_loser_rank = calc_elo(Wteam, Lteam)
team_elos[Wteam] = new_winner_rank
team_elos[Lteam] = new_loser_rank

return np.nan_to_num(X), y

最终在main函数中调用这些数据处理函数，使用sklearn的Logistic Regression方法建立回归模型：

if __name__ == '__main__':

Mstat = pd.read_csv(folder + '/15-16Miscellaneous_Stat.csv')
Ostat = pd.read_csv(folder + '/15-16Opponent_Per_Game_Stat.csv')
Tstat = pd.read_csv(folder + '/15-16Team_Per_Game_Stat.csv')

team_stats = initialize_data(Mstat, Ostat, Tstat)

result_data = pd.read_csv(folder + '/2015-2016_result.csv')
X, y = build_dataSet(result_data)

# 训练网络模型
print("Fitting on %d game samples.." % len(X))

model = linear_model.LogisticRegression()
model.fit(X, y)

#利用10折交叉验证计算训练正确率
print("Doing cross-validation..")
print(cross_val_score(model, X, y, cv = 10, scoring='accuracy', n_jobs=-1).mean())

最终利用训练好的模型在16~17年的常规赛数据中进行预测。利用模型对一场新的比赛进行胜负判断，并返回其胜利的概率：

def predict_winner(team_1, team_2, model):
features = []

# team 1，客场队伍
features.append(get_elo(team_1))
for key, value in team_stats.loc[team_1].iteritems():
features.append(value)

# team 2，主场队伍
features.append(get_elo(team_2) + 100)
for key, value in team_stats.loc[team_2].iteritems():
features.append(value)

features = np.nan_to_num(features)
return model.predict_proba([features])

在main函数中调用该函数，并将预测结果输出到16-17Result.csv文件中：

#利用训练好的model在16-17年的比赛中进行预测
print('Predicting on new schedule..')
schedule1617 = pd.read_csv(folder + '/16-17Schedule.csv')
result = []
for index, row in schedule1617.iterrows():
team1 = row['Vteam']
team2 = row['Hteam']
pred = predict_winner(team1, team2, model)
prob = pred[0][0]
if prob > 0.5:
winner = team1
loser = team2
result.append([winner, loser, prob])
else:
winner = team2
loser = team1
result.append([winner, loser, 1 - prob])

with open('16-17Result.csv', 'wb') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['win', 'lose', 'probability'])
writer.writerows(result)

运行prediction.py：

生成预测结果文件16-17Result.csv文件：

五、总结

在本节课程中，我们利用Basketball-reference.com的部分统计数据，计算每支nba比赛队伍的Elo socre，和利用这些基本统计数据评价每支队伍过去的比赛情况，并且根据国际等级划分方法Elo Score对队伍现在的战斗等级进行评分，最终结合这些不同队伍的特征判断在一场比赛中，哪支队伍能够占到优势。但在我们的预测结果中，与以往不同，我们没有给出绝对的正负之分，而是给出胜算较大一方的队伍能够赢另外一方的概率。当然在这里，我们所采用评价一支队伍性能的数据量还太少（只采用了15~16年一年的数据），如果想要更加准确、系统的判断，有兴趣的你当然可以从各种统计数据网站中获取到更多年份，更加全面的数据。结合不同的回归、决策机器学习模型，搭建一个更加全面，预测准确率更高的模型。在kaggle中有相关的篮球预测比赛项目，有兴趣的同学可尝试一下。

六、参考阅读

• 知乎：在哪能看到最全面细致的NBA数据统计

• How I won my NCAA tournament bracket pool using machine learning

七、课后习题

本次课程中，我们只是利用了scikit-learn提供的Logisitc Regression方法进行回归模型的训练，你可否尝试scikit-learn中的其他机器学习方法，或者其他类似于TensorFlow的开源框架，结合我们所提供的数据集进行训练。若采用Scikit-learn中的方法，可参看实验楼的课程：ebay在线拍卖数据分析。或是结合下图进行模型的尝试：

八、常见疑问解答补充

在这里我们将对之前在文档中解释得比较模糊的部分做一点补充，之后有疑问的欢迎同学们在课程讨论区提出讨论。

Q1： 在生成训练集时，“将特征值随机分配在每场比赛数据的左右侧”是什么意思？为什么要做如下的随机分配：

Q2: 为什么按照X: [winTeam, loseTeam]对应标签Y: 0，X: [loseTeam, winTeam]对应标签Y: 1，这样的取法在后边进行预测[team1, team2]的比赛结果时，是否应该按照$$prob<0.5$$时team1胜出，胜出概率为$$1-prob$$，$$prob>0.5$$时team2胜出，胜出概率为$$prob$$？

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