华为LAB实验室-3机器学习实验:(随机森林)分析科比生涯实验

本文利用随机森林算法分析科比职业生涯的投篮记录,包含数据预处理、特征选择、模型构建和预测。通过对25697条带有标签的数据进行训练,预测5000条无标签数据的投篮结果。通过极坐标转换、特征相关性分析等手段优化数据,并使用Kfold交叉验证寻找最优模型参数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.导入python库

  1. 载入数据

该数据集收录了⼀96赛季~2016赛季,科⼀整个职业⼀涯的⼀赛记录,共有30697条数据。每⼀条数据都是⼀次出⼀记录,其中包括动作类型,投篮类型,投射距离,投射位置,是否命中等25个特征。在该数据集中我们将以是否命中篮筐为标签值来进⼀分析,带有标签值的数据共25697条。我们将以这25697条数据作为训练数据进⼀建模,来对不带标签的5000条数据进⼀预测。

  1. 标签缺失值处理

  1. 查看生涯出手位置(特征样本点分布观察)

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