摘要： 作为球迷，咱们有时候心愿本人领有预测将来的能力。
本文分享自华为云社区《用 AI 预测球赛后果只需三步，看看你爱的球队下一场能赢吗？》，作者：HWCloudAI。
还记得今年夏天的欧洲杯吗？来自不同国家和地区的 24 支球队开展了总共 51 场的精彩对决。欧洲杯作为世界顶级的体育赛事，也是引起了全世界球迷的宽泛关注，置信有很多国内的球迷在那段时间也是没少熬夜观看球赛。作为球迷，咱们有时候心愿本人领有预测将来的能力，可能在较量开始前提前预知哪支球队将能博得较量的胜利，这听起来很酷，那么如何能力做到呢？
咱们晓得，影响足球比赛输赢的因素有很多，要想预测比赛结果就要综合利用多方面的数据进行剖析，比方队伍是处于主场还是客场、对阵的单方球队在过来较量中的数据、举办赛事的节令等等。单凭人工对这些数据分析是很难进行正确预测的，这个时候就能够利用以后非常风行的 AI 技术，通过构建机器学习模型，从大量的历史数据中开掘有用的信息，从而帮忙咱们实现对足球比赛后果的预测。
机器学习、AI，听起来就很高大上，让人望而生畏。确实，如果是在几年前，开发者想通过机器学习的办法实现某一具体案例，不仅须要具备丰盛的数据分析、数据处理、特色工程等各方面常识，还要从头开始一行一行编写代码，没有足够强的数学功底、数据分析和编程能力是很难做到的。
那么有的小伙伴就要问了，我对机器学习很感兴趣，但相干常识理解的不多，有没有什么方法可能疾速入门，亲手实现一些机器学习案例呢？当然能够啦，时代曾经变了，随着以后 AI 技术高速倒退，呈现了许多 AI 云服务平台，用户只须要简略理解一些根底的 AI 常识，就能够轻松实现 AI 模型的开发、训练和部署全流程。
华为云 ModelArts 就是泛滥 AI 平台中十分优良的一款产品，以机器学习为例 ，ModelArts 中提供了可视化机器学习建模工具 MLS，用户能够通过鼠标的利落拽实现以少代码甚至零代码的形式构建一个残缺的机器学习模型 ，这让本来极为简单的机器学习建模过程变得像搭积木一样简略。上面就让咱们一起看看，如何基于 MLS 实现足球赛后果预测。
首先，咱们进入华为云 ModelArts 控制台，在开发环境中抉择 Notebook 创立 MLS 实例（详见“创立并关上基于 MLS 引擎的 Notebook 实例”），创立后进入 Notebook 并点击下图中的红框进入 MLS 资产开发界面。
MLS 是通过一系列算子实现机器学习建模过程中的数据读取、数据分析、数据处理、特色工程、模型工程等操作，每个算子的实质就是可能实现特定性能的代码段。MLS 中已为用户提供了大量预置算子，笼罩了机器学习建模过程中的大部分操作。 当然，如果预置的算子无奈满足具体案例的需要时，用户也可依据须要编写自定义算子实现本人想要的性能。
之后，将不同的算子按肯定规定进行连贯就能够组成一条算链，运行算链即可实现机器学习建模中的各个步骤，是不是十分方便快捷呢？上面就来演示一下如何利用 MLS 构建一个足球比赛预测的机器学习模型。
如上图所示，先读取数据并做一些简略的数据处理，因为本案例目标是心愿从历史数据中学习以实现对将来的预测，这里过滤出晚期的较量数据用于机器学习模型的训练，并抉择近期的较量数据用于测试模型的有效性。足球比赛后果预测是一个典型的二分类问题，这里抉择机器学习中罕用的逻辑回归分类算法进行训练、测试以及分类后果评估，并将训练的模型保留。按图中所示将相应的算子拖拽至右侧画布并连贯后即实现了算链的构建，之后点击上方按钮一键运行，期待算子变为绿色后即示意运行实现。
至此咱们曾经实现了足球比赛后果预测的机器学习建模过程，之后就能够利用训练好的模型对还未进行的赛事进行比赛结果预测了。
从下面的案例咱们能够看到，利用华为云 ModelArts 的 MLS 工具能够十分便捷地实现机器学习建模。除此之外，对于 AI 开发者来说，丰盛的资源也是必不可少的，毕竟大家都心愿能在前人的根底上进行开发工作，而不是去做一些反复造轮子的事件，那么这里就不得不提一下华为云的 AI 常识 & 实训社区 AI Gallery 了。
如图所示，AI Gallery 中提供了大量的 AI 算法、模型、数据、Notebook 实例和各种 AI 课程等等，笼罩了许多支流的 AI 利用场景 ，用户能够依据本身的业务需要在这里找到相应的资源，间接订阅就能够开始应用了，快来抉择本人感兴趣的案例体验 AI 开发的乐趣吧。
AI Gallery 足球比赛预测案例传输门：
- 从零开始利用机器学习训练欧洲杯赛事预测模型（Pyspark）
- 欧洲杯赛事预测_逻辑回归
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