篮球数据预测GBDT回归与MARS算法源码解析

资源摘要信息:"本项目是一个使用GBDT回归算法进行篮球统计数据预测的源码，项目代码以MATLAB语言编写，并被命名为'curry'。GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种强大的集成学习算法，通常用于回归和分类问题中。在这个篮球统计数据预测的场景中，GBDT被用来预测球员的统计数据，如两分球命中率、助攻、篮板和得分等。 项目描述中提到了多个技术细节和依赖关系。首先，项目需要在MATLAB R2014a版本上运行。此外，项目还使用了Python环境，并依赖于scrapy库，这是一个用于爬取网页数据的工具。项目中附带的数据集是通过爬取***网站得到的，包含了从1979-80赛季引入三分线以来的篮球比赛总数据和每场比赛的数据。 要运行本项目，需要遵循一定的步骤。首先，需要在项目的主目录下激活Python环境，这可能涉及到使用virtualenv或其他虚拟环境工具。然后，用户需要在scraper/scraper目录下运行scrapy命令，以爬取所需的数据。 项目还提到了MARS（Multivariate Adaptive Regression Splines，多元自适应回归样条）算法，这是一种非参数回归技术，用于数据的回归建模。通过在mars目录下运行run_mars脚本，用户可以在控球数据上测试MARS算法，以预测球员的不同统计数据。 GBDT目录是项目的核心部分，用户可以通过在gbdt目录下运行run_gbdt脚本来查看GBDT算法是如何工作的。虽然项目描述没有详细说明GBDT模型的构建过程，但可以假设它使用了类似于MARS的测试方法。 最后，项目被标记为“系统开源”，这意味着项目的源代码是公开可用的，用户可以自由地查看、修改和使用该项目，但可能需要遵守项目文档中提到的任何许可协议。 文件名称列表中的"curry-master"表明这是一个版本控制中的主分支（master）的压缩包文件名，暗示项目采用的是类似Git的版本控制系统来管理代码的变更历史。"curry"可能是指著名的篮球运动员Stephen Curry，这可能是项目命名的灵感来源，体现了项目与篮球主题的关联。"