1'''[Title/Звание]
 2NBA Game Prediction Model
 3
 4[Description/Обрисовка]
 5Проект за предсказване на резултати от мачове в NBA, използвайки машинно обучение. 
 6Моделът ще прогнозира крайните резултати на мачовете, както и точките за всяка четвърт, 
 7въз основа на данни за играчите, отборите, техните статистики, предишни мачове, домашни/гостувания, 
 8травми и други важни фактори. Целта е да се осигури подробен и информативен инструмент, който да помага 
 9за анализ на мачовете и да предсказва резултати с висока точност, вземайки предвид както текущото състояние 
10на отборите и играчите, така и историческите им показатели.
11
12[Functionalities/Надарености]
13Програмата ще позволи на потребителя да въведе информация за предстоящ мач, след което ще изчисли прогнозирания
14резултат за всяко отборно представяне. Ще се показват прогнози за крайните резултати, за точките в различните
15квартали на играта и вероятността за победа на даден отбор. Моделът ще взема предвид статистики като:
16
171. Статистика на играчите (припокриване на данни за ефективност)
182. Травми и възможни отсъстващи играчи
193. Статистика на отборите през текущия сезон
204. Домашни/гостуващи мачове
215. Изминали дни от последните игри (почивни дни)
226. Исторически мачове между отборите и други специфики.
237. Моделът ще използва данни от API (например NBA API) за извличане на актуални статистики и ще се обучава чрез алгоритми за машинно обучение като Random Forest или Gradient Boosting, за да осигури прогнози с висока точност.
24
25[Milestones/Възлови точки]
26
27Събиране на данни: Събиране на данни за играчи, отбори и мачове от NBA API.
28Предварителна обработка на данни: Пречистване на данните, трансформиране и подготовка за машинно обучение.
29Изграждане на модел: Обучение на модел с използване на алгоритми като Random Forest или Gradient Boosting.
30Тестове и валидиране: Тестиране на точността на прогнозите, валидиране с исторически мачове.
31Интерфейс за потребителя: Изграждане на интерфейс за въвеждане на данни и показване на резултати.
32Функция за предсказване на точки по квартали: Добавяне на предсказания за точките за всеки квартал на играта.
33Травми и игрови условия: Интегриране на данни за травми и тяхното влияние върху прогнозите.
34Отчитане на фактори като почивни дни и разстояния между мачовете: Създаване на механизъм за включване на тези фактори в прогнозата.
35Тестове с реални данни от текущия сезон: Тестване на модела с актуални данни и настройка на хиперпараметри за подобряване на точността.
36[Estimate in man-hours/Времеоценка в човекочасове]
37200 часа 
38
39[Usage of technologies/Потребление на технологии]
40
41Python: основен език за програмиране.
42Libraries: pandas, numpy, scikit-learn, tensorflow (за по-сложни модели), matplotlib (за визуализация).
43API: NBA API (или други източници за спортни данни).
44База данни: SQLite или PostgreSQL за съхранение на данни за мачове и играчи.
45UI : Kivy или PySide '''