logistic回归预测比赛结果的代码

好的，以下是一个简单的 logisitic 回归模型预测比赛结果的 Python 代码示例：

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

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

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['team_A_rank', 'team_B_rank']], data['result'], test_size=0.2)

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

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型准确率
print('Accuracy:', model.score(X_test, y_test))

在这个示例中，我们使用了 pandas 库来读取比赛结果数据集，然后使用 `train_test_split` 函数将数据集分割为训练集和测试集。我们只选择了两个特征 `team_A_rank` 和 `team_B_rank` 作为模型输入，这两个特征表示比赛前两个队伍的排名。然后我们使用 `LogisticRegression` 类构建了一个 logistic 回归模型，并使用训练集进行训练。最后，我们在测试集上进行预测，并输出模型准确率。