公开(公告)号：CN110222723B

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN201910397057.2

申请日：2019-05-14

申请人： 华南理工大学

发明人： 蔡毅 ,  黄旸珉 ,  张扬 ,  刘栩维 ,  王谦 ,  梁健恒

IPC分类号： G06F30/20 ,  G07C13/00

摘要： 本发明公开了一种基于混合模型的足球比赛首发预测方法，包括步骤：收集球员比赛数据，对数据进行预处理；构建球员各项比赛数据的统计特征；分别构建并训练逻辑回归模型、Xgboost模型、朴素贝叶斯模型，输入球队内所有球员的比赛数据，得到每个球员未来一场比赛首发上场的概率；对所述三个模型赋予不同权重，根据三种模型得到的概率，采用加权投票法对球员获得首发上场的情况进行投票，取得票最多的前11个球员，为最终预测未来一场比赛首发上场的球员。本发明采用机器学习中的混合模型，可以全面而有效地通过球员的历史比赛数据对其未来首发上场情况做出预测，能够很好地帮助教练和球队进行分析和备战。

公开(公告)号：CN110222723A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910397057.2

申请日：2019-05-14

申请人： 华南理工大学

发明人： 蔡毅 ,  黄旸珉 ,  张扬 ,  刘栩维 ,  王谦 ,  梁健恒

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06F17/50

摘要： 本发明公开了一种基于混合模型的足球比赛首发预测方法，包括步骤：收集球员比赛数据，对数据进行预处理；构建球员各项比赛数据的统计特征；分别构建并训练逻辑回归模型、Xgboost模型、朴素贝叶斯模型，输入球队内所有球员的比赛数据，得到每个球员未来一场比赛首发上场的概率；对所述三个模型赋予不同权重，根据三种模型得到的概率，采用加权投票法对球员获得首发上场的情况进行投票，取得票最多的前11个球员，为最终预测未来一场比赛首发上场的球员。本发明采用机器学习中的混合模型，可以全面而有效地通过球员的历史比赛数据对其未来首发上场情况做出预测，能够很好地帮助教练和球队进行分析和备战。