通过KNN算法预测数据所属NBA球员——Python实现

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本文使用数据完整性来自于科赛网 ,字段解释如下:

预测准确率为:49.143%

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各项数据看后心里不是有了另另一个大慨,每个球员完整性都在另一方的技术特点:

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接下来当我们歌词 歌词 都 通过密度图看下5位球员在篮板助攻上的表现:

通过得分,篮板,助攻,出场时间3个数据来预测属于哪位球员。 选择了'LeBron James','Chris Paul','James Harden','Kevin Love','Dwight Howard'五位球员单场数据。

其实你你这个 步有一种是不都要的,但当我们歌词 歌词 都 还是想先在训练完后 看下不同球员的数据特点。

首先当我们歌词 歌词 都 通过散点图看5位球员的得分情況

最后准确率50%不到,马马虎虎~

将会seaborn包作图对中文并完整性都在很友好,当我们歌词 歌词 都 将原有的字段名都设置为英文。选择当我们歌词 歌词 都 所都要的五位球员数据命名为data。

最后当我们歌词 歌词 都 16-17赛季的数据作为测试集,一点赛季的数据作为训练集,看看预测准确率才能达到好多个~

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