您有两个分类特征（团队名称）和两个连续特征（进球数）。连续特征可能会保持在一个较低的值，因为足球通常不是高分比赛，因此不需要标准化。

您可能需要团队名称的虚拟变量，因为文本名称可能无法很好地作为大多数分类库的功能。为此任务研究sklearn Ordinal Encoder 。

查看可用的sklearn 分类算法并尝试实现其中的一些。

您的响应变量将是两个预测​​分数。一个在家，一个在外。或者您可以决定响应变量可能只是分数预期传播的一个“传播”​​特征。

史蒂文的回答是正确的，但在选择过去使用的数据时，它会让您做出具有挑战性的决定。最近的数据比几年前的数据更能预测未来的比赛。

我更好的解决方案可能是使用类似于elo 评级系统的东西，它假设每个团队都有某种技能水平，这些水平因游戏而异。在每场比赛赢或输后，每支球队的 elo 等级都会根据赢家和输家进行更新。Nate Silver在他的体育预测中使用 elo 很受欢迎。