efa3f18
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26 # 将columns转变为list [0,1,2,...,59]
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16031317 " model = joblib.load('xgboost_model.model')\n",
16041318 " result = model.predict(df)\n",
1605 " return {'res': result.tolist()[0]}\n",
1606 " "
1319 " return {'res': result.tolist()[0]}"
16071320 ]
16081321 },
16091322 {
16121325 "source": [
16131326 "# Reference\n",
16141327 "+ pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html\n",
1615 "+ 采用 Python 机器学习预测足球比赛结果 https://blog.csdn.net/weixin_44015907/article/details/89947334"
1328 "+ 采用 Python 机器学习预测足球比赛结果 https://blog.csdn.net/weixin_44015907/article/details/89947334\n",
1329 "+ 终于有人说清楚了--XGBoost算法 https://www.cnblogs.com/mantch/p/11164221.html"
1330 ]
1331 },
1332 {
1333 "cell_type": "code",
1334 "execution_count": 4,
1335 "metadata": {},
1336 "outputs": [
1337 {
1338 "data": {
1339 "text/html": [
1340 "<div>\n",
1341 "<style scoped>\n",
1342 " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
1343 " vertical-align: middle;\n",
1344 " }\n",
1345 "\n",
1346 " .dataframe tbody tr th {\n",
1347 " vertical-align: top;\n",
1348 " }\n",
1349 "\n",
1350 " .dataframe thead th {\n",
1351 " text-align: right;\n",
1352 " }\n",
1353 "</style>\n",
1354 "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
1355 " <thead>\n",
1356 " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
1357 " <th></th>\n",
1358 " <th>HTP</th>\n",
1359 " <th>ATP</th>\n",
1360 " <th>HM1_D</th>\n",
1361 " <th>HM1_L</th>\n",
1362 " <th>HM1_W</th>\n",
1363 " <th>AM1_D</th>\n",
1364 " <th>AM1_L</th>\n",
1365 " <th>AM1_W</th>\n",
1366 " <th>HM2_D</th>\n",
1367 " <th>HM2_L</th>\n",
1368 " <th>...</th>\n",
1369 " <th>AM2_L</th>\n",
1370 " <th>AM2_W</th>\n",
1371 " <th>HM3_D</th>\n",
1372 " <th>HM3_L</th>\n",
1373 " <th>HM3_W</th>\n",
1374 " <th>AM3_D</th>\n",
1375 " <th>AM3_L</th>\n",
1376 " <th>AM3_W</th>\n",
1377 " <th>HTGD</th>\n",
1378 " <th>ATGD</th>\n",
1379 " </tr>\n",
1380 " </thead>\n",
1381 " <tbody>\n",
1382 " <tr>\n",
1383 " <th>0</th>\n",
1384 " <td>1</td>\n",
1385 " <td>1</td>\n",
1386 " <td>1</td>\n",
1387 " <td>1</td>\n",
1388 " <td>1</td>\n",
1389 " <td>1</td>\n",
1390 " <td>1</td>\n",
1391 " <td>1</td>\n",
1392 " <td>1</td>\n",
1393 " <td>1</td>\n",
1394 " <td>...</td>\n",
1395 " <td>1</td>\n",
1396 " <td>1</td>\n",
1397 " <td>1</td>\n",
1398 " <td>1</td>\n",
1399 " <td>1</td>\n",
1400 " <td>1</td>\n",
1401 " <td>1</td>\n",
1402 " <td>1</td>\n",
1403 " <td>1</td>\n",
1404 " <td>1</td>\n",
1405 " </tr>\n",
1406 " </tbody>\n",
1407 "</table>\n",
1408 "<p>1 rows × 22 columns</p>\n",
1409 "</div>"
1410 ],
1411 "text/plain": [
1412 " HTP ATP HM1_D HM1_L HM1_W AM1_D AM1_L AM1_W HM2_D HM2_L ... \\\n",
1413 "0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... \n",
1414 "\n",
1415 " AM2_L AM2_W HM3_D HM3_L HM3_W AM3_D AM3_L AM3_W HTGD ATGD \n",
1416 "0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 \n",
1417 "\n",
1418 "[1 rows x 22 columns]"
1419 ]
1420 },
1421 "execution_count": 4,
1422 "metadata": {},
1423 "output_type": "execute_result"
1424 }
1425 ],
1426 "source": [
1427 "conf={'HTGD':1, 'ATGD':1, 'HTP':1, 'ATP':1, 'HM1_D':1, 'HM1_L':1, 'HM1_W':1, 'AM1_D':1,\n",
1428 " 'AM1_L':1, 'AM1_W':1, 'HM2_D':1, 'HM2_L':1, 'HM2_W':1, 'AM2_D':1, 'AM2_L':1, 'AM2_W':1,\n",
1429 " 'HM3_D':1, 'HM3_L':1, 'HM3_W':1, 'AM3_D':1, 'AM3_L':1, 'AM3_W':1}\n",
1430 "df = pd.DataFrame(conf, index=[0])\n",
1431 "df=df[[ 'HTP', 'ATP', 'HM1_D', 'HM1_L', 'HM1_W', 'AM1_D',\n",
1432 " 'AM1_L', 'AM1_W', 'HM2_D', 'HM2_L', 'HM2_W', 'AM2_D', 'AM2_L', 'AM2_W',\n",
1433 " 'HM3_D', 'HM3_L', 'HM3_W', 'AM3_D', 'AM3_L', 'AM3_W','HTGD', 'ATGD',]]\n",
1434 "\n",
1435 "df.head()"
1436 ]
1437 },
1438 {
1439 "cell_type": "code",
1440 "execution_count": 13,
1441 "metadata": {},
1442 "outputs": [
1443 {
1444 "data": {
1445 "text/plain": [
1446 "[0,\n",
1447 " 1,\n",
1448 " 2,\n",
1449 " 3,\n",
1450 " 4,\n",
1451 " 5,\n",
1452 " 6,\n",
1453 " 7,\n",
1454 " 8,\n",
1455 " 9,\n",
1456 " 10,\n",
1457 " 11,\n",
1458 " 12,\n",
1459 " 13,\n",
1460 " 14,\n",
1461 " 15,\n",
1462 " 16,\n",
1463 " 17,\n",
1464 " 18,\n",
1465 " 19,\n",
1466 " 20,\n",
1467 " 21,\n",
1468 " 22,\n",
1469 " 23,\n",
1470 " 24,\n",
1471 " 25,\n",
1472 " 26,\n",
1473 " 27,\n",
1474 " 28,\n",
1475 " 29,\n",
1476 " 30,\n",
1477 " 31,\n",
1478 " 32,\n",
1479 " 33,\n",
1480 " 34,\n",
1481 " 35,\n",
1482 " 36,\n",
1483 " 37,\n",
1484 " 38,\n",
1485 " 39,\n",
1486 " 40,\n",
1487 " 41,\n",
1488 " 42,\n",
1489 " 43,\n",
1490 " 44,\n",
1491 " 45,\n",
1492 " 46,\n",
1493 " 47,\n",
1494 " 48,\n",
1495 " 49,\n",
1496 " 50,\n",
1497 " 51,\n",
1498 " 52,\n",
1499 " 53,\n",
1500 " 54,\n",
1501 " 55,\n",
1502 " 56,\n",
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1504 " 58,\n",
1505 " 59]"
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1507 },
1508 "execution_count": 13,
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1510 "output_type": "execute_result"
1511 }
1512 ],
1513 "source": [
1514 "list1 = list(range(60))\n",
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