saccofrancesco/deepshot
📦 オープンソースプロジェクトsaccofrancesco
高度なチーム統計とトレンド分析を活用した、AIによるNBA勝敗予測ツール。
DeepShotは、NBAの試合結果予測に特化したスポーツアナリティクス向けの機械学習リポジトリです。単なるスタッツの集計にとどまらず、チームの勢いやパフォーマンスの変動を捉えるトレンドベースの特徴量エンジニアリングを重視しています。技術的には、Python、データ操作のためのpandas、予測モデリングのためのscikit-learnおよびXGBoostを採用した堅牢なスタックで構成されています。データ収集から前処理、モデル評価までの一貫したパイプラインを提供し、ユーザーはアルゴリズムを試行錯誤しながら予測精度の向上を目指せます。このリポジトリは、スポーツベッティング分析の実用ツールとしてだけでなく、時系列予測やスポーツ特有の機械学習課題に関心を持つデータサイエンティストにとっての教育リソースとしても機能します。モデルのパフォーマンスを継続的に追跡することで、現代のNBAにおいてどの統計指標が勝敗予測に最も寄与するかを明らかにできます。
💡ハイライト
- ├─XGBoostを用いた予測モデリング
- ├─トレンドベースの高度な特徴量生成
- └─時系列データによる性能追跡
🎯対象
- ├─スポーツデータサイエンティスト
- └─機械学習愛好家