1.項目目標

通過分析科比職業生涯比賽的相關數據，掌握Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等常用數據分析庫的用法，掌握常規的數據預處理的方法以及特征工程。掌握建立隨機森林模型，模型參數調整，構建最好的模型，預測測試數據，并保存測試數據的方法。

2.科比生涯簡介

不論你是否看NBA，都應該聽說過科比布萊恩特這個名字，它是最接近籃球之神喬丹的運動員。科比于1996年以13順位的選秀身份進入聯盟，一生都效力于洛杉磯湖人隊。于2016年宣布退役，職業生涯獲獎無數，5次NBA總冠軍，2次FMVP，1次MVP，4次AMVP，18次全明星，生涯總得分超33000分，未來的名人堂球員等。在今年的1月26日，科比乘坐的私人飛機不幸失事，科比和二女兒吉安娜永遠地離開了我們，這對無數球迷是一個莫大的打擊。雖然科比離開了我們，但曼巴精神將激勵著一代又一代的年輕人去追逐自己的夢想。

3.該數據集簡介

該數據集收錄了自96賽季~2016賽季，科比整個職業生涯的比賽記錄，共有30697條數據。每一條數據都是一次出手記錄，其中包括動作類型，投籃類型，投射距離，投射位置，是否命中等25個特征。在該數據集中我們將以是否命中籃筐為標簽值來進行分析，帶有標簽值的數據共25697條。我們將以這25697條數據作為訓練數據進行建模，來對不帶標簽的5000條數據進行預測。

4.數據集中各列特征說明

列名稱含義

action_type	動作類型，如跳投，扣籃，上籃
combined_shot_type	組合投籃類型，如跳投，扣籃，勾手，擦板，罰球
game_event_id	比賽的編號
lat	出手的緯度
loc_x	出手的x坐標
loc_y	出手的y坐標
lon	出手的經度
minutes_remaining	距離比賽結束，還剩多少分鐘
period	交手的場次，取值為1~7
playoffs	是否是打季后賽
season	賽季，如13~14賽季
seconds_remaining	距離比賽結束，還剩多少秒
shot_distance	出手距離
shot_made_flag	是否命中
shot_type	投射類型，兩分球還是三分球
shot_zone_area	出手區域，左側，右側，中場，后場等
shot_zone_basic	另一種劃分出手區域的方式，中線，禁區，油漆區，左側底角，右側底角等
shot_zone_range	出手區域的距離，小于8英尺，816英尺，1624英尺，24英尺以上等
team_id	球隊編號
team_name	球隊名稱
game_date	比賽日期
matchup	對陣雙方
opponent	對手
game_id	比賽的編號
shot_id	出手的編號

5.流程簡介

• 讀取數據并做簡單的描述性統計
• 探索性分析，單變量分析，雙變量分析
• 數據與處理和特征工程
• 建立隨機森林模型并進行調參，選擇最優參數
• 對測試數據進行預測，并保存模型結果

數據集和代碼請參考:
科比職業生涯數據集分析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的科比职业生涯数据集分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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