基于MATLAB的科比职业生涯数据挖掘与比赛表现预测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB进行机器学习与数据挖掘，对科比·布莱恩特的职业生涯数据进行深度分析，包含数据预处理、特征工程以及模型训练与评估，实现对比赛表现的预测与模式识别。

详 情 说 明

基于机器学习的科比职业生涯数据挖掘与表现预测系统

项目介绍

本项目聚焦于篮球巨星科比·布莱恩特的职业生涯数据，旨在通过数据挖掘与机器学习技术，对其比赛表现进行深入分析、模式识别与趋势预测。系统整合了数据预处理、特征工程、多种机器学习模型训练与评估等完整流程，致力于从科比的历史比赛数据中挖掘潜在的规律，识别其职业生涯的巅峰期特征，并实现对特定比赛表现（如得分、胜负）的有效预测。

功能特性

• 数据预处理与清洗：自动处理原始数据中的缺失值、异常值，并进行必要的标准化或规范化操作，为后续分析提供高质量的数据集。
• 深度特征工程：从原始统计指标中构造更具代表性的新特征，分析特征间的相关性，为模型训练提供有效输入。
• 多模型机器学习分析：

* 回归分析：预测连续变量，如具体得分、助攻数等。 * 分类分析：预测类别变量，如比赛胜负、得分区间（高、中、低）等。 * 应用的主流算法包括决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）等。

• 模型评估与优化：采用准确的评估指标（如准确率、均方误差、F1-score等）对模型性能进行量化评价，并通过调参优化模型效果。
• 洞察挖掘与可视化：

* 生成特征重要性分析报告，揭示影响科比表现的关键因素。 * 提供多种可视化图表，包括但不限于科比生涯得分趋势图、投篮效率热区分布、特征相关性矩阵等，直观展示分析结果。

使用方法

1. 准备数据：将包含科比职业生涯统计数据的CSV或Excel文件放置在项目指定的数据目录下（例如 data/ 目录）。请确保数据包含必要的字段（如得分、篮板、助攻、命中率、胜负等）。
2. 配置环境：根据“系统要求”安装必要的Python库和环境。
3. 运行分析：执行项目的主程序入口文件。系统将自动按流程完成数据加载、预处理、特征工程、模型训练与评估、结果可视化等一系列任务。
4. 查看结果：分析完成后，程序将在指定输出目录（如 results/ 或 output/）生成处理后的数据集、模型评估报告、特征重要性分析及各类可视化图表。

系统要求

• 编程语言：Python (推荐版本 3.7 或以上)
• 核心依赖库：

* 数据处理：pandas, NumPy * 机器学习：scikit-learn, XGBoost, LightGBM (可选) * 数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Plotly (可选) * 科学计算：SciPy

文件说明

main.m 文件作为项目的核心执行入口，其功能涵盖了从数据加载到结果输出的完整分析流程。具体而言，该文件负责统筹调用数据预处理模块以清洗和标准化原始数据，执行特征工程以构建有效的模型输入特征集，选择并训练多种机器学习模型进行回归与分类任务，对训练好的模型进行性能评估与比较，最终生成关键的特征重要性分析报告以及多种数据可视化图表用于结果展示与洞察挖掘。