神经网络（RNN）预测走地角球数以及角球玩法计算公式
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# 前言
其实足球玩法很多，比如大小球、让球、半场、角球、胜平负、总进球数等等，只要你能想到的玩法，都可以玩，这里浅析足球角球的玩法，以及如果如何计算输赢。
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# 一、角球的基本玩法与规则？
## 1.1 角球的判罚
### 1.1.1 角球的判罚球的整体越过球门线
球的整体，不论是在地面还是空中，必须越过球门线。如果仅仅是球的一部分越过球门线，则不会判罚角球。
### 1.1.2 最后触球者为守方队员
在球越过球门线之前，最后触球的球员必须是防守方（即非进攻方）的队员。
## 1.2 角球执行流程
### 1.2.1 犯规行为
> 如果在球出底线前有犯规行为发生，裁判员需要先处理犯规行为，然后再考虑是否判罚角球。如果犯规行为足以影响比赛结果或球员安全，裁判员可能会直接判罚其他类型的犯规（如点球、任意球等），而非角球。
### 1.2.2 角球执行方式：
> 判罚角球后，进攻方球员需在角球弧内（通常位于足球场底线和边线的交叉点处，半径为1米）将球开出。角球开出前，防守方球员必须退到距角球区一定距离（通常为9.15米或10码）之外。
### 1.2.3 直接得分
> 角球是可以直接射门得分的，尽管由于角度和距离的限制，直接得分的难度较大。历史上曾有球员（如贝克汉姆）通过角球直接射门得分的情况。
## 1.3 角球玩法
> 这里主要介绍角球大小球的玩法。
> **最主要还是得根据比赛开的盘口来决定**
**了解规则：** 首先，你需要明确角球大小球的定义。一般来说，“大”角球意味着比赛中角球的数量超过预设的阈值，而“小”角球则意味着角球数量未达到该阈值。这个阈值会根据不同的比赛和投注平台而有所不同。
**分析比赛：** 在投注前，你需要对比赛进行分析。考虑双方球队的实力、战术风格、球员状态以及过往比赛中的角球数据。这些因素都可能影响比赛中角球的数量。
**做出判断：** 基于你的分析，判断比赛中角球数量可能会超过还是低于预设的阈值。如果你认为角球数量会较多，可以选择“大”角球；如果认为角球数量会较少，可以选择“小”角球。
# 二、角球计算公式
## 1.示例一【全赢】
计算公式
> 如这场荷甲的阿贾克斯VS海伦芬，开的盘口是7.5，这里觉得全场角球书不可能超过这个值，所以就推出是全场角球小球，反之，如果觉得大于这个值，那么就是全场角球大球，最终结果是5-2，也就是主队有5个角球，客队有2个角球，总数7个角球小于7.5，那么就是全赢。
## 2.示例二【走水】
计算说明
> 比如这场瑞士超中塞尔维特VS巴塞尔，开出来的盘口是16，结果是主队11个角球，客队5个角球，加起来刚好等于16，所以这场就是不赚不亏，本金退回。
## 3.示例三【全输】
计算说明
> 比如这场阿乙联赛中，埃斯卡拉达VS查卡里塔青年，开出8.5的盘口，最终是9个盘口，期望的是小球（小于），所以就全输。
## 4.盘口转换
> 有些盘口是有5.5/6，需要转换的可以参考以下这个方法。
```python
def change_pk(self, odds):
# print('初始odds', odds)
self.logger.info('初始odds' + odds + '类型：' + self.byName)
byName = self.byName.replace('上半场-', '')
result = 0.00
if '大/小' in byName:
odds = odds.replace('+', '').replace('-', '').replace('+', '').replace('-', '').replace('+', '').replace(
'-', '')
result = odds.replace('(', '').replace(')', '').replace(',', '/')
if byName == '让球':
odds = odds.replace('(', '').replace(')', '').replace(',', '/')
result = odds
if '/' in odds:
odds = odds.split('/')[1]
if '-' in odds:
result = float(odds) + 0.25 # -1 + 0.25
if '+' in odds:
result = float(odds) - 0.25 # 3-0.25
result = '+' + str(result)
if '0' == str(result):
result = str(result).replace('+', '').replace('-', '')
self.logger.info('转换后odds' + str(result))
if str(result) == '0.0':
result = 0
return str(result)
```
# 3. 大模型推导角球数
> 这里采用循环神经网络（RNN）
> 技术栈：Python的TensorFlow和Keras库
## 3.1 数据收集
> 需要一个包含足球比赛数据的数据集，至少包含每场比赛的角球数以及可能影响角球数的其他特征（如球队实力、天气、球场类型等）。这里我们假设数据已经以CSV格式存在，并且包含每场比赛的ID、两支球队、比赛结果（包括角球数）等信息。
## 3.2 数据预处理
### 1. 加载数据。
### 2. 清洗和预处理数据（如处理缺失值、编码分类变量等）。
### 3. 将数据转换为RNN可以处理的格式（通常是序列形式）。
```javascript
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
```
## 3.3 模型设计
## 3.4 训练模型
```javascript
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
```
## 3.5 预测
```javascript
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))
```
## 3.6 部分代码实现
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设数据已经加载到DataFrame中
# data = pd.read_csv('football_matches.csv')
# 假设数据预处理已经完成，并转换为X_train, y_train, X_test, y_test
# 这里我们模拟一些数据
np.random.seed(0)
X_train = np.random.random((100, 10, 5)) # 100个样本，每个样本10个时间步，每个时间步5个特征
y_train = np.random.randint(0, 10, (100, 1)) # 假设角球数在0到9之间
# 构建模型
model = Sequential([
LSTM(50, return_sequences=False, input_shape=(10, 5)),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 预测（假设X_new是新数据）
X_new = np.random.random((1, 10, 5))
predictions = model.predict(X_new)
print("Predicted corner kicks:", predictions.flatten()[0])
```
# 总结
角球玩法还是比较简单，但是想赢还是的下一番功夫，比如从多个维度去考虑，危险进攻数、射正数、射门数、控球率、失球率等等，所以依靠AI加持，动态分析滚球数据，方能在瞬息万变的比赛，找到最合适的机会，因为比较少赢半的，所以胜率超过60%，其实已经可以了。
参考博客：[https://blog.csdn.net/qq_38880880/article/details/138026873](https://blog.csdn.net/qq_38880880/article/details/138026873)