马赛预测scikit learn - 每场比赛多行

要给出“马赛预测scikit learn - 每场比赛多行”的解决方法，需要使用scikit-learn库的机器学习算法来进行预测。下面是一个解决该问题的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.drop('结果', axis=1)
y = data['结果']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)

在这个示例中，假设数据存储在名为"data.csv"的CSV文件中。X是特征矩阵，包含每场比赛的多行特征。y是标签向量，包含每场比赛的结果。然后，使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。接下来，使用逻辑回归模型进行训练，并使用测试集进行预测。最后，使用accuracy_score函数计算预测的准确率。