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我已经训练了一个神经网络来根据一些指标来预测曲棍球比赛的结果（赢/输）。我一直提供的数据如下所示：

Each row represents a team in one game, so two specific rows make a match.

Won/Lost   Home   Away  metric2 metric3 metric4 team1 team2 team3 team4
1          1      0      10      10      10      1     0     0      0
0          0      1      10      10      10      0     1     0      0
1          1      0      10      10      10      0     0     1      0
0          0      1      10      10      10      0     0     0      1




The predictions from the NN looks like this.
[0.12921564 0.87078434]
[0.63811845 0.3618816 ]
[5.8682327e-04 9.9941313e-01]
[0.97831124 0.02168871]
[0.04394475 0.9560553 ]
[0.76859254 0.23140742]
[0.45620263 0.54379743]
[0.01509337 0.9849066 ]

我相信我明白第一列是Lost(0)，第二列是Won(1)，但我不明白的是：谁赢了谁？我现在不知道如何理解这些预测，它们甚至对我意味着什么？

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2 回答 2

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根据您在此处显示的数据集，网络的结果似乎会根据比赛主办方显示在比赛中赢得或输掉球队的概率。我认为你应该在你的数据集中再添加一个特征来显示比赛中的对手球队，如果你想让你的网络显示赢得与其他球队的比赛的概率和托管情况（如果托管对你来说不重要，那么你应该删除Home和Away列）。

于 2018-12-29T06:04:46.067 回答
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让我们取数据集的前两行，

Won/Lost   Home   Away  metric2 metric3 metric4 team1 team2 team3 team4
1          1      0      10      10      10      1     0     0      0
0          0      1      10      10      10      0     1     0      0

#predictions 
[0.12921564 0.87078434]
[0.63811845 0.3618816 ]

1 队在主场进行了一场比赛并赢得了比赛。模型预测也与它一致，因为它在第二列中分配了高概率，即您提到的获胜概率。

同样，第 2 队在客场打了一场比赛，输掉了比赛。模型预测也在这里对齐！

您刚刚提到两个特定的行进行匹配，但是根据可用信息，我们无法说出谁和谁一起玩。它只是一个独立预测特定团队获胜概率的模型。

编辑：

假设你有这样的数据！

gameID          Won/Lost   Home   Away  metric2 metric3 metric4   team1 team2 team3 team4
2017020001         1          1      0      10      10      10      1     0     0      0
2017020001         0          0      1      10      10      10      0     1     0      0

您可以按如下方式转换数据，这可以改进模型。

Won/Lost  metric2 metric3 metric4 h_team1 h_team2 h_team3 h_team4 a_team1 a_team2 a_team3 a_team4
1            10      10      10      1       0        0      0         0      1        0      0

注意：赢/输值是主队的，由 h_team 提及。

于 2018-12-29T05:02:09.790 回答