项目标题：击剑比赛结果预测

项目描述：

本项目旨在利用机器学习模型预测击剑比赛结果。我们使用历史比赛数据，包括选手信息、比赛条件等特征，训练随机森林和支持向量机模型，并通过网格搜索优化超参数。最终，选取性能最佳的模型来预测新比赛的结果。

代码说明：

数据加载与预处理：

读取历史比赛数据（CSV 格式）。 筛选特定选手的数据。 对类别特征进行独热编码，数值特征进行标准化。 特征工程：

提取相关特征，包括选手信息、比赛条件等。 将特征和比赛结果分开。 模型训练与优化：

划分训练集和测试集。 定义随机森林和支持向量机模型。 使用网格搜索寻找最佳超参数。 模型预测：

输入新比赛数据（选手信息、比赛条件）。 使用最佳模型进行预测。

如何使用：

将您的历史比赛数据保存为 data.csv 文件，确保包含以下列：

参赛选手姓名 比赛日期 比赛地点 比赛级别 剑种 持剑手 选手年龄 选手排名 比赛结果 安装所需的 Python 库：

打开 Anaconda Prompt (或 Terminal/Shell): Windows 用户：在开始菜单中搜索 "Anaconda Prompt" 并打开。 macOS/Linux 用户：打开终端 (Terminal/Shell) 应用程序。

conda create -n fencing_prediction python=3.9

conda activate fencing_prediction

pip install pandas scikit-learn

文件说明：

data.py：构建实例数据文件

python data.py

data.csv：数据文件 app.py：运行主程序

执行app.py代码，即可获得新比赛的预测结果。

python app.py

所需库：

pandas: 用于数据处理和分析。 scikit-learn: 用于机器学习模型构建、训练和评估。 注意事项：

确保您的 data.csv 文件格式正确，且包含所有必需的列。 您可以根据实际情况调整模型参数和特征选择。 本项目仅为演示目的，预测结果可能不完全准确。 许可证：

作者：

[[email protected]]

致谢：

本项目参考了 scikit-learn 官方文档。