世界杯足球比赛多分类预测模型研究

摘要

分类问题一直是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容,应用大数据技术处理与分析海量数据可实现预测分类.数据科学研究一般过于依赖LGBM和XGBoost,但在某些情况下,线性回归的效果比GBM树更好.采用机器学习中的logistics回归算法对足球比赛历史数据进行分析处理,从而挖掘数据之间的关联.通过对训练集的后视检验得到每种结果的概率,对足球比赛结果进行预测.对决策树和集成算法Adaboost建模,提高了预测准确率.该方法对预测世界杯足球比赛结果具有指导作用.