还记得今年夏天的欧洲杯吗？来自不同国家和地区的24支球队展开了总共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广泛关注，相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，我们有时候希望自己拥有预测未来的能力，能够在比赛开始前提前预知哪支球队将能赢得比赛的胜利，这听起来很酷，那么如何才能做到呢？
我们知道，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分析，比如队伍是处于主场还是客场、对阵的双方球队在过去比赛中的数据、举办赛事的季节等等。单凭人工对这些数据分析是很难进行精确预测的，这个时候就可以利用当前十分流行的AI技术，通过构建机器学习模型，从大量的历史数据中挖掘有用的信息，从而帮助我们实现对足球比赛结果的预测。
机器学习、AI，听起来就很高大上，让人望而却步。的确，如果是在几年前，开发者想通过机器学习的方法实现某一具体案例，不仅需要具备丰富的数据分析、数据处理、特征工程等各方面知识，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，但相关知识了解的不多，有没有什么办法能够快速入门，亲手实现一些机器学习案例呢？当然可以啦，时代已经变了，随着当前AI技术高速发展，出现了许多AI云服务平台，用户只需要简单了解一些基础的AI知识，就可以轻松完成AI模型的开发、训练和部署全流程。大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!
华为云ModelArts就是众多AI平台中非常优秀的一款产品，以机器学习为例，ModelArts中提供了可视化机器学习建模工具MLS，用户可以通过鼠标的拖拉拽实现以少代码甚至零代码的方式构建一个完整的机器学习模型，这让原本极为复杂的机器学习建模过程变得像搭积木一样简单。下面就让我们一起看看，如何基于MLS实现足球赛结果预测。
首先，我们进入华为云ModelArts控制台，在开发环境中选择Notebook创建MLS实例（详见“创建并打开基于MLS引擎的Notebook实例”），创建后进入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、特征工程、模型工程等操作，每个算子的本质就是能够实现特定功能的代码段。MLS中已为用户提供了大量预置算子，覆盖了机器学习建模过程中的大部分操作。当然，如果预置的算子无法满足具体案例的需求时，用户也可根据需要编写自定义算子实现自己想要的功能。
之后，将不同的算子按一定规则进行连接就可以组成一条算链，运行算链即可完成机器学习建模中的各个步骤，是不是非常方便快捷呢？下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单的数据处理，由于本案例目的是希望从历史数据中学习以实现对未来的预测，这里过滤出早期的比赛数据用于机器学习模型的训练，并选择近期的比赛数据用于测试模型的有效性。足球比赛结果预测是一个典型的二分类问题，这里选择机器学习中常用的逻辑回归分类算法进行训练、测试以及分类结果评估，并将训练的模型保存。按图中所示将相应的算子拖拽至右侧画布并连接后即完成了算链的构建，之后点击上方按钮一键运行，等待算子变为绿色后即表示运行完成大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。
至此我们已经完成了足球比赛结果预测的机器学习建模过程，之后就可以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。
从上面的案例我们可以看到，利用华为云ModelArts的MLS工具可以非常便捷地完成机器学习建模。除此之外，对于AI开发者来说，丰富的资源也是必不可少的，毕竟大家都希望能在前人的基础上进行开发工作，而不是去做一些重复造轮子的事情，那么这里就不得不提一下华为云的AI知识&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，覆盖了许多主流的AI应用场景，用户可以根据自身的业务需求在这里找到相应的资源，直接订阅就可以开始使用了，快来选择自己感兴趣的案例体验AI开发的乐趣吧。
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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
