#Python #2022卡塔尔世界杯 #FIFA World Cup Qatar 2022 # 机器学习 #数据分析 用Python预测

1.数据集的准备

       在这里我们用到的数据集是来自kaggle的公开数据集，其中的一份数据集是2018年俄罗斯世界杯每小组各成员交手的记录，最后小编的预测基于该份数据集的基础之上，另外一份数据集则是从1870年开始到2022年截止，所有参赛球队的历史交手成绩汇总。那么我们首先导入要用到的模块以及导入数据集。

 

2.模块和数据集的导入 

      数据分析和可视化要用到的模块分别是pandas、matplotlib以及seaborn，而机器学习预测要用到的模块是sklearn，代码如下:

	import pandas as pd
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	import seaborn as sns
	import matplotlib.ticker as ticker
	from sklearn.model_selection import train_test_split
	from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2.1 导入数据集 

      接着让我们导入数据集，代码如下：

world_cup = pd.read_csv("World_Cup_2018_Dataset.csv")results = pd.read_csv("results.csv")

2.2 校验数据

       我们可以通过head()方法来查看导入数据及的前几行，校验一下数据的导入是否成功，代码如下 ：

world_cup.head()

 output

      

3.探索性数据分析和特征工程

       接下来我们要做的便是探索性数据分析和特征工程了，来对数据集有一个大致的了解，同时生成一些针对最后的预测大有帮助的特征出来，例如我们针对比赛当中的比分来判断比赛是谁胜谁负，或者是平局，代码如下:

	winner = []
	for i in range(len(results["home_team"])):
	if results["home_score"][i] > results["away_score"][i]:
	winner.append(results["home_team"][i])
	elif results["home_score"][i] < results["away_score"][i]:
	winner.append(results["away_team"][i])
	else:
	winner.append("Draw")
	results["winning_team"] = winner
	results["goal_difference"] = np.absolute(results["home_score"] - results["away_score"])
	results.head()

output 

       紧接着我们针对某个单独的国家，统计历史过往中所有比赛的胜负率情况，例如阿根廷队，就筛选出阿根廷队的历史战绩，代码如下 :

	df = results[(results["home_team"] == "Argentina") | (results["away_team"] == "Argentina")]
	argen = df.iloc[:]
	argen.head()

 output

       那么同时我们也知道第一届世界杯举办的时间是1930年在乌拉圭举办的，那么筛选出在1930年之后的所有比赛的成绩，代码如下：

	year = []
	for row in argen['date']:
	year.append(int(row[:4]))
	argen["match_year"] = year
	argen_1930 = argen[argen.match_year >= 1930]
	argen_1930.head()

output

      我们将比赛的结果的统计可视化，我们就能清晰地看到阿根廷球队的胜负率的情况，代码如下：

	x = ["Argentina","Loss","Draw"]y = [474, 220, 173]
	sns.barplot(x, y)plt.title("win games vs loss games")
	plt.xlabel("win vs loss")plt.ylabel("count")plt.show()

 output

4.俄罗斯世界杯的参赛队伍 

        我们先将目标锁定在2018年俄罗斯世界杯的参赛队伍上，总共是以下这几支球队：

world_cup_russia = ["Australia", "Iran", "Japan", "Korea Republic", "Saudi Arabia", "Egypt", "Morocco", "Nigeria", "Senegal", "Tunisia", "Costa Rica", "Mexico", "Panama", "Argentina", "Brazil", "Colombia", "Peru", "Uruguay", "Belgium", "Croatia", "Denmark", "England", "France", "Germany", "Iceland", "Poland", "Portugal", "Russia", "Serbia", "Spain", "Sweden", "Switzerland"]

       然后我们筛选出来这32支球队的过往的比赛成绩，代码如下：

	df_team_home = results[results['home_team'].isin(world_cup_russia)]
	df_team_away = results[results['away_team'].isin(world_cup_russia)]
	df_teams = pd.concat((df_team_home, df_team_away))
	df_teams.drop_duplicates(inplace=True)df_teams.tail()

output

       我们着重看的是1930年之后的比赛记录，那么我们再进行一次筛选，代码如下 ：

	year = []
	for row in df_teams["date"]:
	year.append(int(row[:4]))
	df_teams["match_year"] = year
	df_teams_1930 = df_teams[df_teams.match_year >= 1930]
	df_teams_1930.head()

output

       当然我们在最后进行预测的时候，会有一些无关紧要的特征掺杂其中，我们需要将其去掉，代码如下 ：

df_teams_1930 = df_teams.drop(['date', 'home_score', 'away_score', 'tournament', 'city', 'country', 'goal_difference', 'match_year'], axis=1)df_teams_1930.tail()

output

       紧接着，我们需要对这些离散类型的变量进行独热编码，用到的是pandas模块当中的get_dummies()方法，代码如下：

	# convert home team and away team from categorical variables to continous inputs
	# Get dummy variables
	final = pd.get_dummies(df_teams_1930, prefix=['home_team', 'away_team'], columns=['home_team', 'away_team'])
	final.head()

output

     划分出训练集和测试集，调用的是train_test_split()方法，代码如下：

	# Separate X and y sets
	X = final.drop(['winning_team'], axis=1)
	y = final["winning_team"]
	y = y.astype('int')
	# Separate train and test sets
	X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)

5.逻辑回归算法

       这里调用的是非常简单的逻辑回归的算法，读者朋友后续也可以尝试其他的分类算法进一步的完善一下整个预测的流程与结果，代码如下：

	logreg = LogisticRegression()
	logreg.fit(X_train, y_train)
	score = logreg.score(X_train, y_train)
	score2 = logreg.score(X_test, y_test)
	print("Training set accuracy: ", '%.3f'%(score))
	print("Test set accuracy: ", '%.3f'%(score2))

6.预测结果

       那么最后便是将我们训练出来的模型去做一个预测了，我们先前的数据集当中有主队和客队之分，但是在世界杯的赛场上没有，这里我们就依据世界排名的先后顺序来划分一下，因此需要导入世界排名的数据集 ：

	# 导入新的数据集，各球队的世界排名
	ranking = pd.read_csv('datasets/fifa_rankings.csv')
	# 2018年俄罗斯世界杯的对阵情况
	fixtures = pd.read_csv('datasets/fixtures.csv')
	pred_set = []

       在数据集当中插入主队和客队排名的字段，代码如下：

	# 插入两个新的字段，主队和客队排名的字段
	fixtures.insert(1, 'first_position', fixtures['Home Team'].map(ranking.set_index('Team')['Position']))
	fixtures.insert(2, 'second_position', fixtures['Away Team'].map(ranking.set_index('Team')['Position']))
	# 我们筛选出来在小组赛中的对阵情况
	fixtures = fixtures.iloc[:48, :]
	fixtures.head()

output

    根据排名的高低来重新修正参赛球队是作为主队还是客队，代码如下 ：

	# Loop to add teams to new prediction dataset based on the ranking position of each team
	for index, row in fixtures.iterrows():
	if row['first_position'] < row['second_position']:
	pred_set.append({'home_team': row['Home Team'], 'away_team': row['Away Team'], 'winning_team': None})
	else:
	pred_set.append({'home_team': row['Away Team'], 'away_team': row['Home Team'], 'winning_team': None})
	pred_set = pd.DataFrame(pred_set)
	backup_pred_set = pred_set
	pred_set.head()

output

       还是与之前一样，我们要对这些离散类型的变量进行编码，这里就不重复演示了，我们调用训练好的模型并且进行比赛结果的预测，代码如下： 

	# 小组赛对决的预测
	predictions = logreg.predict(pred_set)
	for i in range(fixtures.shape[0]):
	print(backup_pred_set.iloc[i, 1] + " and " + backup_pred_set.iloc[i, 0])
	if predictions[i] == 2:
	print("Winner: " + backup_pred_set.iloc[i, 1])
	elif predictions[i] == 1:
	print("Draw")
	elif predictions[i] == 0:
	print("Winner: " + backup_pred_set.iloc[i, 0])
	print('Probability of ' + backup_pred_set.iloc[i, 1] + ' winning: ', '%.3f'%(logreg.predict_proba(pred_set)[i][2]))
	print('Probability of Draw: ', '%.3f'%(logreg.predict_proba(pred_set)[i][1]))
	print('Probability of ' + backup_pred_set.iloc[i, 0] + ' winning: ', '%.3f'%(logreg.predict_proba(pred_set)[i][0]))
	print("")

output

 7.2022年卡塔尔世界杯小组赛的预测

       上述预测的结果针对的是2018年俄罗斯世界杯小组赛的对阵情况，那么2022年卡塔尔世界杯小组赛的预测，我们只需要将fixture数据集更新一下即可：

fixtures = pd.read_csv("datasets/fifa-world-cup-2022.csv")fixtures.head()

output

最后预测出来的结果如下所示

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  END 

2022/11/28