DeepShot

DeepShotとは

DeepShotは、NBAゲームの結果を予測するための機械学習モデルで、先進的なチーム統計とローリング平均を活用しています。このモデルは、過去のパフォーマンスデータとゲームコンテキストを組み合わせることで66.45%という高精度な勝利予測を実現します。

主な機能

• データ駆動型の予測: 過去のパフォーマンスとローリングトレンドを利用
• EWMAベースの加重統計エンジン: より信頼性のあるデータ分析
• Eloレーティング: チームの強さをコンテキストに応じて評価
• クロスプラットフォームインターフェース: NiceGUIを使用した直感的な操作性
• リアルタイム視覚化: スタイリッシュで反応の良いUIで予測結果を表示

技術スタック

DeepShotは、PythonやPandas、Scikit-learn、XGBoostを使用しており、様々なOS（Windows、macOS、Linux）で動作します。また、プロジェクトはGitHubで公開されています。興味のある方はぜひクローンして試してみてください。