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  • 利用神经网络算法预测竞彩足球
    作者: benen005 | 发布时间: 2020-05-20 18:26:40 | 点击量: 67
    标签: 神经网络

    我们的算法思路:

    1. 先载入近30场比赛的赔率

    2. 用神经网络算法进行训练

    3. 输入需要预测比赛的赔率

    4. 利用神经网络算法进行预测

      不说了,直接上代码




    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import xlrd
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    from sklearn import linear_model
    from sklearn.metrics import classification_report
    from sklearn.neural_network import MLPClassifier
    
    x_test = np.array([[2.85,3.20,2.08]]) #用实际数据 预测的
    
    #以下处理数据
    file = 'data.xlsx'
    data = xlrd.open_workbook(file)   #文件名以及路径,如果路径或者文件名有中文给前面加一个r拜师原生字符。
    table = data.sheets()[4]          #通过索引顺序获取
    nrows = table.nrows  #获取该sheet中的有效行数
    xtrain = []
    for i in range(nrows):
        str = table.row_values(i)[6]
        s = str.split()
        for j in range(len(s)):  #转化为float
            s[j] = float(s[j])
        
        xtrain.append(s)
    x_train = np.array(xtrain)
    
    ytrain = []
    for i in range(nrows):
        str = table.row_values(i)[5]
        if str == '胜':
            ytrain.append(3)
        elif str == '负':
            ytrain.append(0)
        else:
            ytrain.append(1)
    y_train = np.array(ytrain)
    
    ax=plt.figure().add_subplot(111,projection='3d')
    ax.scatter(x_data[:,0],x_data[:,1],x_data[:,2],c=y_data,s=10)
    
    NNmodel = MLPClassifier([10,6],learning_rate_init= 0.001,activation='relu',solver='adam', alpha=0.0001,max_iter=30000)  # 神经网络
    #Second 训练数据
    print('start train!')
    NNmodel.fit(x_train,y_train)
    print('end train!')
    #Third 检验训练集的准确性
    
    r = NNmodel.predict(x_test)
    print(r)


    参考文献:

    https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79064657?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

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