用r语言代码实现
时间: 2023-11-10 21:06:19 浏览: 32
以下是一个简单的使用Logistic回归模型进行比赛输赢预测的R语言实现:
```r
# 导入数据
data <- read.csv("game_data.csv")
# 划分训练集和测试集
library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(data$win, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(data, split == TRUE)
test <- subset(data, split == FALSE)
# 训练模型
model <- glm(win ~ two_point_pct + three_point_pct + free_throw_pct, data = train, family = binomial)
# 预测测试集结果
predict <- predict(model, newdata = test, type = "response")
test$pred_win <- ifelse(predict >= 0.5, 1, 0)
# 计算准确率
accuracy <- sum(test$pred_win == test$win) / nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
```
其中,game_data.csv是包含比赛数据的CSV文件,包括两分得分转化率、三分得分转化率、罚球得分转化率和比赛输赢结果。代码中使用glm()函数训练Logistic回归模型,并使用predict()函数对测试集进行预测。最后计算预测准确率并输出。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用时需要根据数据情况进行调整和优化。