给我代码实现logistic回归判断比赛结果

好的，下面是一个简单的 Python 代码实现，使用逻辑回归算法来预测比赛结果：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('matches.csv')

# 特征选择
features = ['team1_rating', 'team2_rating', 'team1_rank', 'team2_rank', 'is_home']

X = data[features]
y = data['result']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

这个示例使用了一个包含比赛数据的 CSV 文件，并使用了五个特征变量来预测比赛结果。然后，使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集（80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试）。接下来，使用 `LogisticRegression` 函数训练逻辑回归模型，并使用 `predict` 函数对测试集进行预测。最后，使用 `accuracy_score` 函数计算模型的准确率。

请注意，这个示例只是一个简单的逻辑回归模型，可以根据需要进行修改和扩展。例如，你可以使用更多的特征变量，或者使用其他分类算法。