我已经训练了一个神经网络，可以根据一些指标对曲棍球比赛的胜负进行预测。我一直在提供的数据如下所示：
Each row represents a team in one game, so two specific rows make a match.
Won/Lost Home Away metric2 metric3 metric4 team1 team2 team3 team4
1 1 0 10 10 10 1 0 0 0
0 0 1 10 10 10 0 1 0 0
1 1 0 10 10 10 0 0 1 0
0 0 1 10 10 10 0 0 0 1
The predictions from the NN looks like this.
[0.12921564 0.87078434]
[0.63811845 0.3618816 ]
[5.8682327e-04 9.9941313e-01]
[0.97831124 0.02168871]
[0.04394475 0.9560553 ]
[0.76859254 0.23140742]
[0.45620263 0.54379743]
[0.01509337 0.9849066 ]
我相信我知道第一列是关于Lost（0），第二列是Won（1），但是我不明白的是：谁赢了谁？我现在不对这些预测做出什么判断，它们对我来说甚至没有任何意义吗？
让我们采用您数据集的前两行，
Won/Lost Home Away metric2 metric3 metric4 team1 team2 team3 team4
1 1 0 10 10 10 1 0 0 0
0 0 1 10 10 10 0 1 0 0
#predictions
[0.12921564 0.87078434]
[0.63811845 0.3618816 ]
第1队在自己的家中打了一场比赛，赢得了比赛。模型预测也与之保持一致，因为它在第二列中分配了很高的概率，这就是您提到的获胜概率。
同样，第2队也参加了比赛，输掉了比赛。模型预测也在这里对齐！
您刚刚提到了两个特定的行进行匹配，但是根据可用的信息，我们无法说出谁与谁一起玩。它只是一个模型，可以独立预测一个特定团队获胜的可能性。
编辑：
假设您有这样的数据！
gameID Won/Lost Home Away metric2 metric3 metric4 team1 team2 team3 team4
2017020001 1 1 0 10 10 10 1 0 0 0
2017020001 0 0 1 10 10 10 0 1 0 0
您可以按以下方式转换数据，从而改善模型。
Won/Lost metric2 metric3 metric4 h_team1 h_team2 h_team3 h_team4 a_team1 a_team2 a_team3 a_team4
1 10 10 10 1 0 0 0 0 1 0 0
注意：赢/输的价值是针对主队的，这是h_team提到的。
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