text: Pythonを使用してプロスポーツの試合結果の予測を生成する方法の主な重点は、チームの支出に関するデータを使用して、ゲームの結果をモデル化する方法としてロジスティック回帰の方法を教えることである。過去の結果をモデル化し、そのモデルを使用して、まだプレイされていない結果のゲームを予測するプロセスを実行する。ベッティングオッズのデータを使用してモデルの信頼性を評価する方法をオーナーに示す。分析は最初に英国プレミアリーグに適用され、次にNBAとNHLに適用される。データ分析とギャンブルの関係、その歴史、および個人的なリスクを含むスポーツベッティングに関連して発生する社会的問題の概要も説明する。マネーボールは、データ分析を使用してチームの勝率を高めることができることを示すことにより、プロスポーツのパフォーマンス統計の分析に革命を引き起こした。Pythonを使用してデータをプログラムし、マネーボールのストーリーの背後にある主張をテストし、マネーボール統計の進化を調べる方法を示し、公開されているデータセットから野球のパフォーマンス統計を計算するプロセスができる。スポーツ分析には、トレーニングと競技の両方の取り組みを定量化するアスリートとチームからの大量のPythonデータセットが含まれるようになった。ウェアラブルテクノロジーデバイスは、アスリートが毎日着用しており、シーズン全体にわたるアスリートのストレスと回復を詳細に調べるためのかなりの機会を提供する。これらの大規模なデータセットのキャプチャは、怪我の予防に関する新しい仮説と戦略、およびトレーニングと回復を最適化するためのアスリートへの詳細なフィードバックにつながった。Pythonでのプログラミングを使用して、トレーニング、回復、パフォーマンスに関連する概念を調査することもできる。Python Scikit-learn（sklearn）ツールキットと実際の運動データを使用して教師あり機械学習手法を探索し、機械学習アルゴリズムと運動結果の予測方法の両方を理解する。サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレスト、線形回帰およびロジスティック回帰、アンサンブルなどの方法を適用して、NHLやMLBなどのプロスポーツリーグからのデータを調べる。また、Apple Watchや慣性測定ユニット（IMU）などのウェアラブルデバイスも含まれる。