WTA网球比赛结果预测模型

WTA网球比赛结果预测模型

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项目描述

本项目提供了一个用于预测职业单项网球比赛结果的模型实现。该模型由Agnieszka Madurska开发,旨在通过分析球员的历史比赛数据来预测其在特定表面上的比赛结果。

资源文件说明

1. a.madurska.pdf

该文件详细描述了模型的完整实现过程和理论基础。通过阅读该文件,您可以深入了解模型的构建思路、数据处理方法以及预测结果的计算方式。

2. parsing.R

parsing.R 是一个用于解析特定网站数据的脚本。它能够在给定日期之前,查找相关表面上最近50场比赛的球员统计数据。该脚本的主要功能是提取球员的比赛记录,包括日期、对手姓名、每局得分、比赛结果(“D”代表失败,“V”代表胜利)、发球胜分百分比、胜分百分比返回以及比赛表面。

3. ficheFemme 函数

ficheFemme 函数是模型中的一个关键组件,它以女性球员的名字和比赛表面(“Grass”、“Hard”或“Clay”)作为输入。该函数的输出是两个CSV文件:

  • 第一个CSV文件:包含日期、对手姓名、每局得分、比赛结果、发球胜分百分比、胜分百分比返回以及比赛表面。
  • 第二个CSV文件:包含在一组中两名球员的发球获胜概率之间的期望差异,考虑到前一盘的可能得分。

4. 网球.R

网球.R 脚本用于计算一名球员在特定表面上战胜另一名球员的概率。winmatch 函数是该脚本的核心,其输入为两名球员的名字,输出为预测的比赛结果概率。

使用方法

  1. 数据准备:首先运行 parsing.R 脚本,获取球员的历史比赛数据。
  2. 数据处理:使用 ficheFemme 函数处理数据,生成两个CSV文件。
  3. 预测结果:运行 网球.R 脚本,使用 winmatch 函数预测比赛结果。

注意事项

  • 请确保在运行脚本前安装所需的R包。
  • 数据解析和处理可能需要一定的时间,具体取决于数据量和计算资源。

参考文献

更多详细信息,请参阅 a.madurska.pdf 文件。


通过本项目,您可以深入了解网球比赛结果预测的模型实现,并应用于实际比赛预测中。希望本资源对您的研究和工作有所帮助!

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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