68、用机器学习预测T20板球比赛首局得分

用机器学习预测T20板球比赛首局得分

在板球运动中，准确预测比赛得分一直是一个具有挑战性但又极具吸引力的问题。借助机器学习算法，我们能够利用历史比赛数据来构建预测模型，从而为比赛结果的预测提供更科学的依据。本文将详细介绍如何运用XGBoost、Lasso和Ridge回归等机器学习算法来预测T20板球比赛首局得分。

1. 数据预处理

• 数据筛选 ：项目初始数据集包含超过1400场T20比赛信息。为构建预测男子T20比赛首局得分的模型，对数据集应用了性别特定过滤器，仅关注男子比赛。同时，剔除了参赛次数少于5场的球队信息，因为这些比赛可能会影响模型的准确性。此外，还过滤掉了因DLS系统或恶劣天气导致未完成的比赛。
• 特征提取与处理 ：数据集中包含每个体育场的全名，但长字符串可能会对回归模型产生不利影响。因此，尝试从场地名称中提取城市信息。数据集包含八个变量，如击球队、投球队、城市、剩余球数、剩余三柱门数、当前跑率以及前五个回合的得分。
• 数据合并与扩充 ：尝试删除额外球之前的球数据，并将额外球的数据合并到最后一个有效球的数据中。同时，添加30行与比赛结束行相同的数据，以帮助模型更好地理解比赛的终止情况，提高预测准确性。最终数据集包含超过400场比赛的信息，理论上每场比赛需要150行数据来表示，数据集行数超过60000。

2. 预测方法

• 最终跑率预测 ：通过预测最终跑率来计算最终得分，公式为：预测得分 = 20 * 预测跑率。然而，