tennis-prediction:论文“机器学习预测职业网球比赛”的实施-源码

网球预测 实施论文“机器学习预测职业网球比赛”（Sipko，2015年）。 计划 首先，我们需要数据，即有关锦标赛（仅ATP），球员和比赛的信息，以及每项的详细统计信息。 最好的来源是Oncourt数据库，您可以从他们的网站下载该数据库。 否则，您可以使用JeffSackmann的数据，该数据非常好，但缺少赢家，无人为错误，净进场和发球速度。 关于投注数据，我们使用tennis-data.co.uk提供的赔率。 接下来，我们需要解析数据； 换句话说，我们将.csv文件读入程序，并将数据存储在一些自定义类中（ Tournament ， Player ， Match ， Set ， Statistics ）。 在程序中获取数据后，现在我们需要产生所需的功能。 在此步骤中，我们遵循了该论文，该论文基本上建议为每个玩家取两个按时间和表面加权的平均值，然后减去它们。 我们还实现了常见的对手模型。