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项目简介
本项目利用机器学习算法预测棒球比赛结果。通过爬取中华职业棒球大联盟（CPBL）的数据，借助PyTorch框架构建深度学习模型，可对未来比赛的胜负情况进行预测，提升球迷的观赏体验。
项目的主要特性和功能
- 数据采集：运用爬虫技术从CPBL网站获取棒球比赛相关数据。
- 数据预处理：对获取的数据进行清洗和处理，为模型训练做准备。
- 模型训练：利用PyTorch框架构建深度学习模型，通过反向传播神经网络（BPN）算法训练。
- 超参数优化：使用Optuna库搜索超参数，找到最优模型参数。
- 预测比赛结果：使用训练好的模型对未来比赛结果进行预测。
- 结果展示：将预测结果以可视化方式呈现给用户。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件。
1. 复制项目：
bash
cd CPBL_CrawlerBPN
2. 安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 数据爬取：运行CPBL.py脚本，获取棒球比赛数据。
4. 数据预处理：运行数据清洗和处理脚本，为模型训练做准备。
5. 模型训练：运行BP_pytorch.py脚本，训练深度学习模型。
6. 验证模型：使用测试集验证模型的准确性。
7. 预测比赛结果：运行预测脚本，预测未来比赛的结果。
8. 结果展示：可视化展示预测结果。
注意事项
- 请确保在使用爬虫时遵守网站的爬虫政策，尊重数据所有权。
- 由于机器学习模型的预测结果存在不确定性，预测结果仅供参考。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】