采用 Python 机器学习预测足球比赛结果

足球是世界上最火爆的运动之一，如何运用机器学习来预测足球比赛结果，是每一个足球爱好者所向往的！

本场 Chat 适合有 Python 基础的机器学习初学者，我们带你一起熟悉机器学习的开发流程，帮你快速建立起自己的英超比赛预测模型！

你将获取到如下内容：

足球是世界上最火爆的运动之一，世界杯期间也往往是球迷们最亢奋的时刻。比赛狂欢季除了炸出了熬夜看球的铁杆粉丝，也让足球竞猜也成了大家茶余饭后最热衷的话题。甚至连原来不怎么看足球的人，也是暗中努力恶补了很多足球相关知识，想通过赛事竞猜先赚一个小目标。今天我们将介绍如何用机器学习来预测足球比赛结果！

本 Chat 采用 Python 编程语言，使用 人工智能建模平台 Mo 作为在线开发环境进行编程，通过获取 2000 年到 2018 年共 19 年英超的比赛数据，然后基于监督学习中逻辑回归模型、支持向量机模型和 XGBoost 模型，对英超比赛结果进行预测。

下面我们一起来看看预测英超比赛结果的机器学习步骤：

首先我们进入 Mo 工作台，创建一个空白项目，点击 开始开发 ，进入内嵌 JupyterLab 的 Notebook 开发环境。

接着我们需要在项目中上传数据集。

英超每年举办一个赛季，在每年的 8 月到第二年的 5 月进行，共有 20 支球队，实行主客场双循环赛制，每个赛季共 38 轮比赛（其中 19 场主场比赛，19 场客场比赛），每轮比赛共计 10 场比赛，所以每个赛季，英超共有 380 场比赛。

数据集地址

数据集中特征说明文档

如果您已经在 MO 平台新建项目，可以在平台直接导入数据集，流程如下：

下面开始我们的表演：

获取每一年的数据后，将每一年的年份放入到 time_list 列表中：

['2000','2001','2002','2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009','2010','2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018']

读取时将数据与 res_name 中的元素名一一对应。

经过查看第 15 个文件读取的第 381 行为空值，故采取删除行空值操作。