python - 神经网络预测足球结果

Question

我正在和朋友们进行一场小型比赛：我们正在为即将到来的世界杯编写模型，看看谁的模型从小费游戏中获得最多分。

所以我的方法是编写一个神经网络，并用之前的世界杯结果来训练它，以预测获胜率（当时），以最大化小费游戏的得分（例如，准确得分为 6 分，正确的净胜球为 4 分， 3 个正确的获胜者）。

来自各个站点（bwin 等）的报废率，让网络提示给我。

我熟悉线性代数、概率微积分等，但从未编写过神经网络。

由于我剩下的时间不多了，有人可以通过选择最佳方法（例如我应该使用哪个概念/算法）来帮助我，或者将教程链接到类似问题或适合的方法吗？

最好的，汉内斯

标签： pythonctensorflowneural-network

Answer 1

我这样做是为了 2017 年英国超级联赛赛季。然而，我积累了前 19 场比赛（38 场比赛中），以便尝试帮助我的预测。

我会以以下方式攻击它

• 获取团队数据（您认为数据由您决定）
• 获取以前比赛的历史记录（我个人认为这不会有帮助，因为球队变化很大）
• Python
  • 熊猫
    • 创建新功能
  • 喀拉斯
  • 模型离开

当我参加英国超级联赛时，预测准确率约为 62%。那么如何让它变得更好呢？

• 行驶距离
  • 提高了 1.2%。有些团队似乎不喜欢旅行。
• 天气
  • 我得到了每个地面的天气预报@Kick-Off-Time（真痛苦）
  • 精度提高 0.5%

我没有做的是获取每天每场比赛的球员名单。并归因诸如跑动距离、传球率、进球、犯规、黄牌等