足球比赛深度学习训练数据集
数据来源：互联网公开数据
数据集说明：
本数据集 E2.csv 是为支持 Kaggle 上名为《Tensorflow_based_MIMO_Deep_Wide_Neural_Network_with_Transfer_Learning_for_Football_Prediction》的笔记本项目而构建，主要用于训练和评估基于多输入多输出（MIMO）架构的深宽神经网络（DNN）模型，结合迁移学习方法进行足球比赛结果预测。
数据集涵盖多种与足球比赛相关的输入特征（如球队统计、历史表现、联赛数据等）以及预测目标（如比赛胜负、得分情况），为构建端到端的机器学习模型提供了结构化数据基础。
字段定义（推测性示例，具体字段以数据文件为准）：
HomeTeam / AwayTeam：主队与客队名称
HomeScore / AwayScore：实际比分
FTHG / FTAG：全场主队/客队进球数
MatchDate：比赛日期
League / Season：联赛名称及赛季
统计特征字段：如控球率、射门次数、角球数、传球成功率等
标签字段：如比赛结果（胜/负/平）、进球差值、多目标预测标签
数据特征：
类型：结构化比赛统计与标签数据
粒度：单场比赛为一条记录
输入输出特征适用于MIMO架构的深度学习模型
时间范围：具体时间段未标明，通常包含多个赛季的比赛数据
数据来源：构建用于深度学习训练，可能基于公开足球数据库（如FIFA、Kaggle 其他体育数据、Football-Data 等）整理合并
数据格式：CSV 文件，适用于TensorFlow等主流机器学习框架加载
更新频率：静态数据集，用于建模训练，不定期更新
适用场景：
足球比赛结果预测
多任务学习（进球数 + 比赛结果等）
神经网络架构性能测试
体育分析中的迁移学习研究
TensorFlow 模型训练与评估示例
标签：足球预测,神经网络,MIMO模型,迁移学习,深度学习,TensorFlow,比赛数据,结构化体育数据,机器学习建模,多目标预测
