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在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个队（美国29个，加拿大1个）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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在常规赛期间，每支球队打82场比赛，每场41场。一支球队每年会有四次面对对手（16场比赛）。每个小组在其四次（24场比赛）中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛，其余四个小组三次（12场）进行比赛。最后，每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队（30场比赛）。
用决策树和随机森林预测NBA获胜者
＃导入数据集并解析日期
df = pd.read\_csv("NBA\_regularGames.csv",parse_dates=\["Date"\])
从描述中，我们可以计算概率。在每场比赛中，主队和客队都有一半概率赢得比赛。
预测类
在下面的代码中，我们将指定我们的分类。这将帮助我们查看决策树分类的预测是否正确。如果主队获胜，我们将指定我们的等级为1，如果访客队在另一个名为“主队赢”的列中获胜，我们将指定为0。
df\["Home Team Win"\] = df\["Visitor Points"\] < df\["Home Points"\]
主队胜率：58.4％
数组现在拥有scikit-learn可以读取的格式。
特征工程
我们将创建以下功能来帮助我们预测NBA的获胜者。
无论是来访者还是主队都赢得了最后一场比赛。
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哪个队更好？
scikit-learn软件包实现CART（分类和回归树）算法作为其默认 决策树类
决策树实现提供了一种方法来停止构建树，以防止过度拟合：
•min\_samples\_split：可以创建任意叶子，以便在决策树中创建一个新节点。
•min\_samples\_leaf：保证从节点得到的叶子中的样本数量最少
建议使用min\_samples\_split或min\_samples\_leaf来控制叶节点处的采样数。非常小的数字通常意味着树将过度拟合，而大的数据将阻止树学习。
决策的另一个参数是创建决策的标准。基尼的不纯和信息收益是两种流行的：
•基尼：测量决策节点错误预测样本类别的频率
•信息增益：指示决策节点获得了多少额外信息
函数选择
我们通过指定我们希望使用的列并使用数据框视图的values参数，从数据集中提取要素以与我们的scikit-learn的DecisionTreeClassifier一起使用。我们使用cross\_val\_score函数来测试结果。
X\_features\_only = df \[\[ 'Home Win Streak' ，'Visitor Win Streak' ，'Home Team Ranks Higher' ，'Home Team Won Last' ，'Home Last Win' ，'Visitor Last Win' \]\]
结果准确性：56.0％
有可能通过添加更多参数来提高准确性。
混淆矩阵显示了我们决策树的正确和不正确的分类。对角线1,295分别表示主队的真正获胜与否。左下角的1表示假阴性的数量。而右上角的195，误报的数量。我们也可以查看大约0.602的准确性分数，这表明决策树模型已经将60.2％的样本正确地归类为主队获胜与否。
导入pydotplus 图
出于探索的目的，较少数量的变量对获得决策树输出的理解会很有帮助。我们的第一个解释变量，主队获胜概率更高。如果主队排名低于4.5，那么主队输的概率更高。
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本文选自《python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者》。
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