足球，这项全球闻名的运动，不仅是一项竞技体育，更是一个强大的团结工具。在南非种族隔离时期结束后，纳尔逊·曼德拉总统就曾利用足球作为团结人民的桥梁。足球的影响力跨越了所有参与的障碍，无论是在职业层面还是业余爱好。这项运动不仅是体育竞技，更是一个完整的生态系统，涉及巨额资金，影响着数百万以此为生和娱乐的人们。
在今天的案例研究中，将探讨如何使用机器学习库来预测足球比赛的结果，并对比两个流行的机器学习库——PyCaret和CatBoost的性能。这两个库在解决二分类问题上各有千秋，将通过一个具体的案例来分析它们的优劣。
PyCaret是一个广泛应用于商业智能领域的机器学习库，它能够帮助用户快速准备数据和训练模型，减少编码时间，专注于解决业务问题。PyCaret可以与其他工具如Tableau和PowerBI集成，并支持多种笔记本环境，包括Jupyter、Google Colab、Azure Notebooks等。
CatBoost是一个由Yandex的研究人员和工程师开发的决策树梯度提升技术，它被用于Yandex以及其他组织如CERN、Cloudflare和Careem出租车等，用于搜索、推荐系统、个人助理、自动驾驶汽车、天气预报等多种活动。CatBoost是免费且开源的，任何人都可以使用。
二分类问题是机器学习中将数据分为两组的任务。例如，确定客户类别以推广产品发布就是二分类问题的一个现实世界实例。希望在二分类中将样本分为两类。当将样本分类为超过两个类别时，面临的挑战被称为多类分类。
在PyCaret方法中，首先导入必要的库，并查看训练和测试数据集的形状。然后，设置环境，包括特征选择、数据标准化、变换、忽略低方差特征和去除多重共线性等参数。通过比较模型功能，可以得到所有分类模型中表现最佳的模型。
from pycaret.classification import *
import pandas as pd
# 查看数据集形状
train.shape
test.shape
# 设置环境
exp = setup(data = train, target = 'Outcome', feature_selection=True,
normalize = True, transformation = True, ignore_low_variance = True,
remove_multicollinearity = True, multicollinearity_threshold = 0.95)
在上述代码中，使用了特征选择、标准化、变换、忽略低方差和多重共线性等参数。使用比较模型功能，可以得到所有分类模型中表现最佳的模型。
import catboost
from catboost import CatBoostClassifier, cv, Pool
from sklearn.metrics import log_loss
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 定义特征和分类特征
features = ['season','league_id', 'Team 1', 'Team2', 'SPI1', 'SPI2', 'proj_score1', 'proj_score2',]
cat_features = ['league_id', 'Team 1', 'Team2']
# 分割数据集
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, random_state=SEED)
X_test = test[features]