NBA Machine Learning Sports Betting
2024-25.0.0
เครื่องที่เรียนรู้ AI ใช้ในการทำนายผู้ชนะและต่ำกว่า/overs ของเกม NBA ใช้ข้อมูลทีมทั้งหมดจากฤดูกาล 2007-08 ถึงฤดูกาลปัจจุบันจับคู่กับอัตราต่อรองของเกมเหล่านั้นโดยใช้เครือข่ายประสาทเพื่อทำนายการเดิมพันที่ชนะสำหรับเกมในวันนี้ บรรลุความแม่นยำ ~ 69% สำหรับสายเงินและ ~ 55% สำหรับภายใต้/overs เอาท์พุทมูลค่าที่คาดหวังสำหรับสายเงินของทีมเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น เศษส่วนของแบ๊งค์ของคุณเพื่อเดิมพันตามเกณฑ์เคลลี่ก็ถูกส่งออกเช่นกัน โปรดทราบว่าวิธีการที่ได้รับความนิยมและมีความเสี่ยงน้อยกว่าคือการเดิมพัน 50% ของสเตคที่แนะนำโดยเกณฑ์ Kelly
ใช้ Python 3.11 โดยเฉพาะอย่างยิ่งแพ็คเกจ/ไลบรารีที่ใช้คือ ...
ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการติดตั้งแพ็คเกจทั้งหมดด้านบน
$ 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=fanduelข้อมูลอัตราต่อรองจะถูกดึงโดยอัตโนมัติจาก SBRODDS หากตัวเลือก -ODDS มีให้กับหนังสือกีฬา ตัวเลือกรวมถึง: Fanduel, DraftKings, BetMGM, Pointsbet, Caesars, Wynn, Bet_rivers_NY
หากไม่ได้รับ -odds ให้ป้อนการแข่งขันภายใต้/มากกว่าและราคาสำหรับเกมในวันนี้ด้วยตนเองหลังจากเริ่มต้นสคริปต์
ทางเลือกคุณสามารถเพิ่ม '-kc' เป็นอาร์กิวเมนต์บรรทัดคำสั่งเพื่อดูเศษส่วนที่แนะนำของแบ๊งค์ของคุณในการเดิมพันตามขอบของรุ่น
repo นี้ยังมีแอปพลิเคชันขวดขนาดเล็กเพื่อช่วยดูข้อมูลจากเครื่องมือนี้ในเบราว์เซอร์ เพื่อเรียกใช้:
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
การมีส่วนร่วมทั้งหมดได้รับการต้อนรับและให้กำลังใจ
