根据四万场比赛结果，我给今年世界杯每场比赛计算了胜率，冠军竟然是…
四年一度的世界杯本周就要开赛啦！如果你和我一样是一名伪球迷，请先了解以下注意事项：
本届世界杯是在俄罗斯举办
一共32只球队分8个小组，每组前2名进入淘汰赛
比赛持续一个月
共64场比赛在俄罗斯多个城市举行
没有中国队，因为没出线
没有意大利队、荷兰队，因为也没出线
是国家队间比赛，因此没有巴萨、皇马、曼联、拜仁……
比赛常规时间，上下半场各45分钟
淘汰赛阶段常规时间打平，进入30分钟加时赛，再打平才是点球大战
梅西是阿根廷的，C罗是葡萄牙的，内马尔是巴西的，他们都不是西班牙的
大罗、小罗、卡卡、贝克汉姆都不参加
世界杯是足球比赛，没有哈登、库里、杜兰特
每到世界杯，一项保留节目就是预测当年冠军，各路大神啦、名嘴啦、章鱼啦、猫猫狗狗啦都少不了。这次我也来预测一把。但我不懂球啊怎么办？没关系，我可以用程序！（反正都是蒙呗）
数据来源
这份数据来自 Kaggle，是从1872年到2018年共38929场比赛的结果。我们这次就用这份数据作为预测的基础。
https://www.kaggle.com/martj42/international-football-results-from-1872-to-2017/data
可从文末项目中获取。
另外介绍下 Kaggle，它一个数据科学竞赛平台，强烈建议研究数据分析、机器学习这方面的同学多上去玩耍。
建立模型
有了这么多历史比赛数据，要怎么来预测呢？我建立了如下几条规则：
太久远的数据对于当下球队的参考价值有限，所以设定一个起始年限
查找对阵双方从起始年限至今的对战数据，并计算
胜利概率=(胜利场次+平局场次/2)/总场次
小组赛阶段，胜利概率超过一定阈值（比如0.7）的球队赢，否则为平局
淘汰赛阶段，胜利概率大的球队赢
如果两队从起始年限至今没有进行过比赛，就往前再多选取N年的数据（一般出现在参加大赛较少的球队）
如果仍然没有交手过，则以各自对阵本届杯赛其余所有球队的战绩为基础，分别计算胜利概率。概率高的球队胜。但如果是小组赛，概率差必须高过一定阈值（比如0.1），否则为平局
赛程模拟
基于以上的规则模型，我们导入数据，通过 Python 程序模拟本届世界杯32支球队的64场比赛。
这样就“预测”了比赛的结果。
预测结果
所以，究竟这份代码 run 出怎样的结果？
因为不同的起始年限和平局阈值会得到不一样的结果。我尝试使用 2006~2016 11个不同年限，和4组N的取值，得到共44组比赛结果。最终夺冠的次数是：
巴西 23 次
西班牙 12 次
德国 6 次
英格兰 3 次
看来，巴西队还是毋庸置疑的夺冠热门。难怪各大菠菜网站都给他们开出最低的赔率。
但是抛开巴西队不谈，在我的结果中，英格兰队的表现异常得好。这主要源于他们近几年对战巴西的良好战绩：1胜2平0负。而相比之下，阿根廷恐怕又要“没戏”了。
另外，塞内加尔和伊朗值得关注下，他们这几年对战其他球队的战绩不错，或许会成为黑马：
2012年以来
塞内加尔 4胜3平1负
伊朗 5胜6平3负
历史战绩查询工具
当然，我这个模型是很粗糙的。不过本来嘛，足球是圆的，拿历史数据预测比赛结果也就是娱乐一下，给看球增加点乐趣。如果你有自己的规则想实现，也可以在我代码的基础上进行修改。代码和数据的获取方法见文末说明。
另外，我把部分数据导出，做了一个在线查询的小工具，方便你直接查询任意两支球队之间的对战历史。