NBA Machine Learning Sports Betting
2024-25.0.0
AI التعلم الآلي تستخدم للتنبؤ بالفائزين وأقل/المبالغ من ألعاب الدوري الاميركي للمحترفين. يأخذ جميع بيانات الفريق من موسم 2007-2008 إلى الموسم الحالي ، ويتوافق مع احتمالات تلك الألعاب ، وذلك باستخدام شبكة عصبية للتنبؤ بالرهانات الفائزة لألعاب اليوم. يحقق ~ 69 ٪ دقة على خطوط المال و ~ 55 ٪ على تحت/المبالغ. المخرجات القيمة المتوقعة للفرق لخطوط المال لتوفير رؤية أفضل. كما يتم إنتاج جزء من تمويلك للالتفاف بناءً على معيار Kelly. لاحظ أن النهج الشائع والأقل خطورة هو الرهان 50 ٪ من الحصة الموصى بها من قبل معيار كيلي.
استخدم بيثون 3.11. على وجه الخصوص الحزم/المكتبات المستخدمة هي ...
تأكد من تثبيت جميع الحزم أعلاه.
$ git clone https://github.com/kyleskom/NBA-Machine-Learning-Sports-Betting.git
$ cd NBA-Machine-Learning-Sports-Betting
$ pip3 install -r requirements.txt
$ python3 main.py -xgb -odds=fanduelسيتم جلب بيانات الأرجحية تلقائيًا من SBRODDS إذا تم توفير خيار -odds مع كتاب رياضي. تشمل الخيارات: Fanduel ، DraftKings ، Betmgm ، Pointbet ، Caesars ، Wynn ، Bet_Rivers_ny
إذا لم يتم إعطاء -odds ، فأدخل Under/Over و Towds لألعاب اليوم يدويًا بعد بدء البرنامج النصي.
اختياريا ، يمكنك إضافة '-kc' كوسيطة سطر الأوامر لمعرفة الجزء الموصى به من التمويل الخاص بك إلى الرهان استنادا إلى حافة النموذج
يتضمن هذا الريبو أيضًا تطبيق قارورة صغيرة للمساعدة في عرض البيانات من هذه الأداة في المتصفح. لتشغيله:
cd Flask
flask --debug run
# Create dataset with the latest data for 2023-24 season
cd src/Process-Data
python -m Get_Data
python -m Get_Odds_Data
python -m Create_Games
# Train models
cd ../Train-Models
python -m XGBoost_Model_ML
python -m XGBoost_Model_UO
جميع المساهمات رحبت وتشجيع.
