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通过KNN算法预测数据所属NBA球员——Python实现

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接下来什儿 人 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,出场时间十个 数据来预测属于哪位球员。 挑选了'LeBron James','Chris Paul','James Harden','Kevin Love','Dwight Howard'五位球员单场数据。

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最后什儿 人 16-17赛季的数据作为测试集,什儿 赛季的数据作为训练集,看看预测准确率不能达到好多个~

机会seaborn包作图对中文并都在 很友好,什儿 人 将原有的字段名都设置为英文。挑选什儿 人 所时要的五位球员数据命名为data。

本文使用数据详细来自于科赛网 ,字段解释如下:

最后准确率200%不要能,马马虎虎~

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各项数据就看心里不是有了十个 多相当于,每个球员都在 当时人的技术特点:

之所以有什儿 步有什儿 是不时要的,但什儿 人 还是想先在训练事先看下不同球员的数据特点。

首先什儿 人 通过散点图看5位球员的得分具体情况

预测准确率为:49.143%