這篇文章，我們來使用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測 NBA 比賽結(jié)果。通過本文，我們可以學(xué)習(xí)到：

1. 如何爬取 NBA 技術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù);
2. 如何預(yù)處理數(shù)據(jù);
3. 如何搭建簡單的深度網(wǎng)絡(luò)模型;
4. 如何預(yù)測比賽結(jié)果。

最終我們得到一個預(yù)測第二天比賽準確率 100% 的模型。

技術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集

要用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測比賽結(jié)果，需要有大量技術(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本。

來看下官方的技術(shù)統(tǒng)計網(wǎng)站：http://stats.nba.com/schedule

打開瀏覽器的開發(fā)者工具，點擊每場比賽右邊的 BOX SCORE，我們就能看到會請求這樣的一個 json 文件：

具體到我們要找的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，是這個 json 里面的 hls (主隊數(shù)據(jù)) 和 vls (客隊數(shù)據(jù))：

url 是這種格式：

https://data.nba.com/data/10s/v2015/json/mobile_teams/nba/2017/scores/gamedetail/0021700228_gamedetail.json

多嘗試幾次就可以發(fā)現(xiàn)規(guī)律：

1. https://data.nba.com/data/10s/v2015/json/mobile_teams/nba/ 這個是固定的;
2. 2017 是賽季開始年份，比如上賽季則是 2016;
3. /scores/gamedetail/ 和 ***的 _gamedetail.json 也是固定的;
4. 0021700228 則是比賽的 id，規(guī)律為 002 是規(guī)定的，17 則是賽季開始年份的后兩位，如上賽季是 16;00228 則是 5 位的數(shù)字，從 1 開始，不足補零，比如該賽季***場是 00001，而 00228 就是第 228 場比賽;
5. 抓到的 url 是 https，其實 http 也是支持的，抓取時比 https 快點。

收集腳本比較簡單，就是循環(huán)獲取，然后存 redis。

對于我們要用來跑訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要整理成 主隊數(shù)據(jù) - 客隊數(shù)據(jù)的方式，并增加一個 win or lose 的 label (籃球比賽沒有平局)。

127.0.0.1:6379> HGET gamedetaildiff 0021700228_gamedetail.json 
 
"{u'ast': 2, 'win': 1.0, u'fbptsa': 6, u'tf': 1, u'bpts': -4, 'away': u'LAC', u'pip': -2, 'home': u'CHA', u'dreb': 4, u'fga': 4, u'tmtov': 0, u'scp': 14, 'date': u'2017-11-19', u'fbptsm': 5, u'tpa': -3, u'fgm': 1, u'stl': 2, u'fbpts': 10, u'ble': 13, u'tov': -6, u'oreb': 1, u'potov': 16, u'fta': 10, u'pipm': -1, u'pf': -6, u'tmreb': -2, u'blk': 3, u'reb': 5, u'pipa': -4, u'ftm': 10, u'tpm': 3}" 

***一共收集了，2015、2016、2017 至 2017-11-19 三個賽季的有效數(shù)據(jù)共 2699 條。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們用 Pandas 來做數(shù)據(jù)處理，非常方便。

先直接從 redis 里讀入數(shù)據(jù)：

import pandas as pd 
import redis 
import ast 
 
cli = redis.Redis() 
data = cli.hgetall("gamedetaildiff") 
df = pd.DataFrame([ast.literal_eval(data[k]) for k in data]) 
df = df.fillna(value=0.0)   # 用 0 填補空白數(shù)據(jù) 
df.head() 

輸入數(shù)據(jù)去掉無關(guān)項，整理成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)：

dataX = df.drop(["win", "date", "home", "away"], axis=1) 
dataY = df["win"] 
train_x = np.array(dataX)[::2] # train set 
train_y = np.array(dataY)[::2] 
test_x = np.array(dataX)[1::2] # test set 
test_y = np.array(dataY)[1::2] 

處理后的數(shù)據(jù)維度：

搭建深度網(wǎng)絡(luò)

這部分其實反而是這篇文章中最簡單的部分，因為我們有 Keras：

from keras.models import Sequential 
from keras.layers.core import Dense 
 
model = Sequential() 
model.add(Dense(60, input_dim=train_x.shape[1], activation='relu')) 
model.add(Dense(30, activation='relu')) 
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 

最簡單的三層全連接層網(wǎng)絡(luò)。

因為網(wǎng)絡(luò)的輸出維度是 1，所以***一層的激活函數(shù)是 sigmoid，損失函數(shù)為 binary_crossentropy。

模型訓(xùn)練以及驗證

可以看到 10 個 epochs 之后，模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準確度已經(jīng)達到了 98.89%

再使用測試數(shù)據(jù)對該模型進行驗證：

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準確度也達到了 95.40%，說明這個模型還是比較靠譜的。雖然訓(xùn)練花不了幾秒鐘，但我們還是保存下吧：

model.save("nba-model.hdf5") 

新數(shù)據(jù)的預(yù)測

我們有模型可以來預(yù)測比賽結(jié)果了?，F(xiàn)在我們的問題就在于如何模擬對陣雙方的技術(shù)統(tǒng)計了。

我們用主隊上五場主場技術(shù)統(tǒng)計均值，和客隊上五場客場技術(shù)統(tǒng)計均值，兩者相減作為模型的預(yù)測輸入。

先從 redis 獲取下完整的數(shù)據(jù)：

game_detail_data = cli.hgetall("gamedetail") 
game_detail_json = [] 
for k in game_detail_data: 
    di_v = {} 
    di_h = {} 
    j = json.loads(game_detail_data[k]) 
    vls = j["g"]["vls"] 
    hls = j["g"]["hls"] 
    di_v.update(vls["tstsg"]) 
    di_v.update({"date": j["g"]["gdtutc"], "name": vls["ta"], "home": 0}) 
    game_detail_json.append(di_v) 
    di_h.update(hls["tstsg"]) 
    di_h.update({"date": j["g"]["gdtutc"], "name": hls["ta"], "home": 1}) 
    game_detail_json.append(di_h) 
game_detail_df = pd.DataFrame(game_detail_json) 
game_detail_df = game_detail_df.fillna(value=0.0) 

用 Pandas 可以一行代碼實現(xiàn) 找到主隊上五場主場數(shù)據(jù)均值 的功能：

def predict(home=None, away=None): 
    home_data = game_detail_df[(game_detail_df['name']==home) & (game_detail_df['home']==1)].sort_values(by='date', ascending=False)[:5].mean() 
    away_data = game_detail_df[(game_detail_df['name']==away) & (game_detail_df['home']==0)].sort_values(by='date', ascending=False)[:5].mean() 
    home_data = home_data.drop(['home']) 
    away_data = away_data.drop(['home']) 
    new_x = np.array(home_data - away_data) 
    return model.predict_classes(new_x[np.newaxis,:], verbose=0)[0][0] 

預(yù)測效果

數(shù)據(jù)只收集到美國時間 2017-11-19：

我們來看下 2017-11-20 那天的比賽結(jié)果：

跑下我們模型的預(yù)測結(jié)果：

11 場全部正確，amazing !!