足球比赛是世界第一大球类运动，吸引无数的球迷观看，用AI模型来预测足球比赛的分析赛果是很有趣的一个活动。

• 数据准备

在对历史数据进行收集和处理后，对以下比赛数据进行预测。

第一列数据表征二分类的赛果，后面是各公司的指数以及一些处理出来的特征数据；

• 模型选择

作为常见的模型，这里选用了XGBoost 进行分类预测。

 X_train = np.array(X_train)
 X_test = np.array(X_test)
 model = xgb.XGBClassifier(max_depth=6,   learning_rate=0.01, n_estimators=200, silent=0)
 model.fit(X_train, y_train)
 
 predictions = [round(value) for value in ans]
 accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

并且还可以对模型中的各个参数的重要性进行输出，

 plot_importance(model)
 plt.show()

其它分类模型及Bagging手段都可以采用提升模型的准确率。

基于模型和历史数据，基于兴趣开发了一个web 服务，有兴趣的小伙伴可以注册试试。 fancyfootball.xyz