请用更复杂的模型完善代码

在使用泊松分布预测的基础上，我们可以引入更复杂的模型来更好地反映现实世界的复杂性。一种常见的做法是结合神经网络或其他机器学习模型，例如逻辑回归、随机森林或深度学习模型（如LSTM或Transformer）。这里我们以LSTM为例，因为它能捕捉到时间序列数据的趋势。

首先确保安装必要的库：

pip install tensorflow scikit-learn pandas numpy

然后定义一个基于LSTM的模型：

import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

# 加载历史数据，包含进球数和其他相关特征
df = load_dataset()

# 准备训练数据（例如7场比赛的历史数据作为输入，下一场比赛的进球数作为目标）
def prepare_data(data):
    scaled_data = scaler.fit_transform(data[['Goals', 'TeamStrength', 'PlayerState', 'HomeAdvantage']])
    X, y = [], []
    for i in range(len(scaled_data) - window_size - 1):
        X.append(scaled_data[i:i+window_size, :-1])
        y.append(scaled_data[i+window_size, -1])
    return np.array(X), np.array(y)

window_size = 7
X_train, y_train = prepare_data(df[:train_split])
X_test, y_test = prepare_data(df[train_split:])

# 构建LSTM模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(window_size, len(X_train))),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.2)

# 预测比赛结果
def predict_lstm(model, game_data):
    game_data_scaled = scaler.transform(game_data.reshape(1, -1))
    prediction = model.predict(game_data_scaled)[0]
    return poisson(prediction).mean(), poisson(prediction).mode()

# 使用模型进行比赛预测
game_data = ...  # 当前比赛的具体数据
predicted_team1_goals, predicted_team2_goals = predict_lstm(model, game_data)
result = predict_result(predicted_team1_goals, predicted_team2_goals)

print(f"预测结果：{result}（TeamA {predicted_team1_goals}: {predicted_team2_goals}）")

这个代码片段使用了LSTM来捕捉进球数据的时间依赖性，以及其他特征对进球数的影响。训练完成后，你可以将比赛数据代入`predict_lstm`函数来得到预测结果。