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

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。

基于机器学习的欧洲杯赛事预测

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

Notebook内容概述

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。