项目简介
本项目借助机器学习技术，运用支持向量机（SVM）模型开展NBA比赛结果预测工作。项目涵盖数据预处理、模型训练、准确率计算以及结果预测等环节，通过分析球队得分、效率值等相关统计数据，实现对比赛结果或得分的预测。
项目的主要特性和功能
数据读取与处理：可读取CSV格式的比赛数据，完成数据归一化、特征选择等必要的数据预处理操作。
SVM模型训练：采用支持向量机算法，依据球队历史数据学习比赛结果规律，开展模型训练。
准确率计算：运用交叉验证等评估方法计算模型准确率，评估模型性能。
结果预测：利用训练好的模型对新的比赛数据进行预测，并输出预测结果。
安装使用步骤
复制项目仓库：使用git命令将远程仓库复制到本地。
bash
git clone <仓库地址>
安装依赖库：确保已安装Python环境，使用pip安装项目所需的库，如sklearn、pandas等。
bash
pip install -r requirements.txt
数据准备：将比赛数据以CSV格式存放在指定路径，保证文件路径正确。
运行代码：运行predictNBA2018.py或predictNBA2018_v2.py文件，按代码说明操作。
查看结果：运行结束后，查看输出获取预测结果和准确率等信息。
注意：使用前需生成RSA密钥文件，并将公钥文件发送给项目维护者。更多用法和细节可通过百度查询或参考项目文档获取。
下载地址
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