使用机器学习预测2018年世界杯足球赛

2018年世界杯正进行的如火如荼，日本、塞内加尔相继爆冷战胜了强大的对手，东道主俄罗斯依旧保持开挂状态，碾压拥有萨拉赫的埃及队，豪取两连胜。在足球的世界里，没有强者恒强的定律，这或许也是足球的魅力所在吧。然而对于世界各地的球迷们来说，世界杯的最终归属仍然是最热门的话题。

如果你不仅仅是一个足球迷而且还是一个技术人员，我想你已经意识到机器学习和人工智能也是目前流行语。让我们结合这两个来预测哪个国家会赢得FIFA世界杯。

免责声明：这不应该用于投注或任何财务决策。如果你选择，我是谁来阻止你（如果你遇到困境，不要忘了我）。

足球比赛中涉及很多因素，因此所有这些因素都无法在机器学习模型中进行探讨。这只是一个黑客试图用一些很酷的数据...

目标

1. 目标是使用机器学习预测谁将赢得2018年世界杯足球赛

2. 预测整场比赛的单项比赛结果。

3. 运行下一场比赛的模拟，例如四分之一决赛，半决赛和决赛。

这些目标提出了一种独特的真实世界机器学习预测问题，并涉及解决各种机器学习任务：数据整合，特征建模和结果预测。

数据

我使用了Kaggle的两个数据集。你可以在这里找到它们。我们将使用自1930年冠军开始以来所有参赛队的历史赛事结果。

限制：国际足联排名是在90年代创建的，因此缺乏大部分数据集。所以让我们坚持历史比赛记录。

环境和工具：jupyter笔记本，numpy，pandas，seaborn，matplotlib和scikit-learn。

我们首先要对两个数据集进行一些探索性分析，做一些特征工程来选择最相关的特征进行预测，做一些数据处理，选择一个机器学习模型，最后将其部署到数据集上。