2017贝贝网编程赛：初赛题目详解与预测挑战

2017年"贝贝网·种子杯"编程PK赛的初赛主题围绕着篮球比赛数据预测。竞赛的目标是帮助参赛者利用收集的学校篮球比赛数据，通过运用回归或分类等技术，预测特定比赛两支球队的胜负结果，特别是预测主场球队获胜的概率。比赛设有明确的提交规则： 1. **预测结果提交说明**：参赛者需要构建一个模型，并根据提供的matchDataTrain.csv（包含比赛训练数据，包括主客场队名、比分和战绩）和过往球员数据（teamsData.csv）训练模型。预测结果需提交至predictPro.csv，这是一个包含预测置信度的文件。 2. **最终结果提交说明**：在比赛过程中，参赛者会收到matchDataTest.csv（测试数据集，仅在比赛期间提供），需要基于此进行预测并提交最终结果。预测的置信度是一个介于0到1之间的数值，表示主场球队获胜的可能性。 3. **评判标准**：初赛的评判依据是AUC（Area Under the Curve）指标，它衡量的是模型分类能力的优劣。AUC值越高，表明模型区分正负样本的能力越强。AUC的物理含义是，对于任何一对样本，模型正确判断正类（即预测主场胜）的概率高于负类（预测客场胜）的概率。 参与者需要注意的是，数据处理可能涉及到编码问题，如果遇到Excel文件打开乱码，可以自行搜索解决方案。同时，数据中关键信息包括投篮命中率、出手次数和得分等，这些因素在预测中起着决定性作用。比赛最后的解释权归大赛组委会所有，获取更多信息可访问官方网址http://dian.hust.edu.cn/seedpk/。 参赛者需要具备扎实的编程技能，熟悉至少一种回归或分类算法，并能有效地处理和分析CSV格式的数据，以便构建出能够准确预测比赛结果的模型。AUC指标的引入强调了模型在实际应用中的稳健性和有效性，参赛者不仅要追求高精度，还要确保模型的泛化能力。