世界杯足球比赛多分类预测模型研究

• 作者: 雷光裕
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 多分类预测 机器学习 logistic回归 决策树 集成学习
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 字数: 3549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182494

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷光裕	武汉工程大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0