华为AI Gallery社区《基于机器学习的欧洲杯赛事预测》技术分析系列——（一）基本原理_机器学习欧冠预测-CSDN博客

　　他山之石可以攻玉。

　　华为AI Gallery社区的技术贴。文章中将预测结果进行了二分类问题的处理（胜/平负两类）。

　　写这篇文章主要是分析其技术路线及其优缺点。

　　由于2020年疫情的影响，欧洲杯延期到了今年举行，24支劲旅将在31天内，展开51场精彩对决。作为与奥运会、世界杯比肩的世界顶级三大体育赛事之一，四年一届的欧洲杯吸引了全世界球迷的目光。

　　欧足联为纪念欧洲杯60周年，本届赛事将采无主办国的巡回赛方式在欧洲的12个国家13个城市举行：丹麦哥本哈根、比利时布鲁塞尔、匈牙利布达佩斯、荷兰阿姆斯特丹、爱尔兰都柏林、罗马尼亚布加勒斯特、苏格兰格拉斯哥、西班牙毕尔巴鄂、阿塞拜疆巴库、德国慕尼黑、意大利罗马、俄罗斯圣彼得堡、英格兰伦敦。其中半决赛和决赛都将在伦敦的温布利球场举行。

　　本届比赛的参赛球队共24支，分成6个小组，每个小组前两名和4支成绩最好的第三名球队晋级16强，随后是淘汏赛，直至决出最后冠军。

　　分组情况如下：

　　A组：土耳其、意大利、威尔士、瑞士。 B组：丹麦、芬兰、比利时、俄罗斯。 C组：荷兰、乌克兰、奥地利、北马其顿。 D组：英格兰、克罗地亚、捷克、苏格兰。 E组：西班牙、瑞典、波兰、斯洛伐克。 F组：德国、法国、葡萄牙、匈牙利。 作为一名AI攻城狮和球迷，我采用了AI开发平台ModelArts 对各参赛队伍的实力情况进行分析，并结合数据挖掘、机器学习等人工智能技能来分析和预测欧洲杯赛果。

　　运行环境

　　进入Notebook后，请在本页面的右上角确认所选择的kernel是PySpark-2.3.2，选择的规格是CPU:2核 4GB

　　该规格下运行全部cell大约需要17分钟

　　总体上，本notebook从数据处理、模型构建、赛果预测三部分进行介绍。 1. 数据处理 1.1 读取数据1.2 特征衍生2. 模型构建3. 赛果预测 1 数据处理

　　本案例数据集为Kaggle从1872年到2021年5月28日的所有比赛数据，包括FIFA世界杯、世界杯预选赛、欧洲杯、友谊赛等，共 42105 场比赛的数据。

　　该数据集共包含9个特征： date:比赛日期home_team：主队名称away_team：客队名称home_score：主队分数（不含点球）away_score：客队分数（不含点球）tournament：比赛类型（FIFA世界杯、世界杯预选赛、欧洲杯、友谊赛等）city：比赛所在城市country：比赛所在国家或地区neutral：比赛是否在中立场地进行

　　预测足球赛事的输赢可以看做一个二分类问题（将平局看做负）。

　　本次预测标签为赛果（win_result），计算home_score和away_score的差值，若两者差值大于0，则赛果win_result为胜（1），反之为负（0）。 1.2 特征衍生

　　本小节将做特征进行衍生，主要分为5种衍生方式： 主队最近5、2、1场比赛的胜负情况，包括胜利场数、失败场数、净胜球（主队分数减去客队分数）均值。主队与当前客队的最近5、2、1场比赛的胜负情况，包括胜利场数、失败场数、净胜球均值。主队最近15、7、3、2、1年比赛的胜负情况，包括总场数、胜利场数、失败场数。主客队历史上全部赛事的胜负情况,。赛事发生的月份、季节。 1.2.1 主队最近5、2、1场比赛的胜负情况

　　当前主队在历史上的比赛场次有可能少于5场、2场、1场。

　　获取的12个衍生特征： num_5：最近5场比赛场次(可能出现不满5场的情况)win_num_5：最近5场胜场次lose_num_5：最近5场负场次diff_mean_5：最近5场得分差平均值num_2：最近2场比赛场次(可能出现不满2场的情况)win_num_2：最近2场胜场次lose_num_2：最近2场负场次diff_mean_2：最近2场得分差平均值num_1:最近1场比赛场次（可能出现不满2场的情况）win_num_1：最近1场胜场次lose_num_1：最近1场负场次diff_1：最近1场得分差平均值 1.2.2 主队与当前客队的最近5、2、1场比赛的胜负情况

　　主队与当前客队在历史上的比赛场次有可能少于5场、2场、1场。

　　获取的12个衍生特征： num_team_5：最近5场比赛场次(可能出现不满5场的情况)win_num_team_5：最近5场胜场次lose_num_team_5：最近5场负场次diff_mean_team_5：最近5场得分差平均值num_team_2：最近2场比赛场次(可能出现不满2场的情况)win_num_team_2：最近2场胜场次lose_num_team_2：最近2场负场次diff_mean_team_2：最近2场得分差平均值nu_team_1:最近1场比赛场次（可能出现不满1场的情况）win_nu_team_1：最近1场胜场次lose_num_team_1：最近1场负场次diff_team_1：最近1场得分差平均值 1.2.3 主队最近15、7、3、2、1年比赛的胜负情况

　　获取主队在过去的15年、7年、3年、2年、1年中的比赛场数、胜利场数、失败场数。 1.2.4 主队过去全部比赛的胜负情况

　　获取主客队在过去全部比赛的比赛场数、胜利场数、失败场数、胜率、净进球均值。 home_num：当前主队作为主场的比赛场次home_win_num：当前主队作为主场的比赛胜场次home_lose_num：当前主队作为主场的比赛负场次home_win_rate：当前主队作为主场的胜率away_num：当前客队作为客场的比赛场次away_win_num：当前客队作为客场的比赛胜场次away_lose_num：当前客队作为客场的比赛负场次away_win_rate：当前客队作为客场的胜率 1.2.5 比赛发生的月份和季节

　　以上是华为AI Gallery作者通过比赛基本信息为特征构建的模型框架。

　　从用意来讲，该基本面方式进行足球胜平负预测的优缺点如下：

　　优点：通过基本面预测可以较为合理的找出双方之间的实力差。

　　缺点：完全按照基本面进行预测很难找出冷门，这种预测遇到强队VS弱队，必然是强队获胜的。

　　下期介绍该技术思路的数据预处理及其代码。