足球预测 这是用于预测足球比赛（世界杯，欧洲杯和美洲杯）比赛结果的统计预测模型。 该模型在按进攻和防守强度逐场对球队进行评级后，被称为顺序进攻-防守（ODM-S）。 它基于数学家Anjela Govan，Amy Langville和Carl Meyer的。 我们讨论了它是如何工作的以及如何解释预测。 它的准确性和内部运作在。 这个怎么运作 第1步：为团队评分 ODM-S首先根据攻击和防御实力来评估团队。 得分目标是攻击强度的度量，而失落的目标是防御强度的度量。 评分会逐场更新。 通常，一支球队的得分在获胜后会增加，而在输掉后会下降，但并非总是如此，因为要考虑到日程安排和主场优势。 当一支高评价的球队在主场与弱评价的球队取得4-3的胜利时，其评价会下降，而对手的评价会上升。 为了使评分反映球队如何与最佳球员比赛，该模型仅对那些可能出现这些球员的比赛中的球队进行评分，例如锦标赛预选赛和锦标赛

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概要 我的英超联赛梦幻足球比赛的Web应用程序。 用Flask Web框架编写，用于Python。 执照

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足球比赛 带有积分的足球比赛系统，每次比赛都会产生随机结果并确定获胜者 动机 该项目是针对选择性就业过程所带来的挑战而提出的。 挑战 开发一个运行点足球比赛系统，每个俱乐部分两个班次面对对方。 该系统应具有以下功能： 阅读一个TextArea，其中包含团队及其各自区域的列表，并用“;”分隔。 在屏幕上显示所有球队的比赛组合，指示比赛的城市，往返等； 在屏幕上显示归还游戏的组合，颠倒第一轮的每个游戏的顺序； 为在回合中生成的每个游戏生成随机结果，然后返回； 确定冠军，考虑：胜利= 3分； 抽奖= 1分; 当同一城市中的同一场比赛有两场比赛时，标志与文本“ Double Round”匹配；

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：

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文件读取和检索功能实现 1.实现抽象约束条件输入