机器学习在足球比赛结果预测中应用广泛。研究发现，基于渐变提升树模型和特定于足球比赛评分的机器学习模型在只包含进球作为比赛特征的数据集上表现最佳。需要进一步研究深度学习模型和随机森林在不同类型特征数据集上的性能。还可以研究新的评分系统，包括球员和团队级别信息，并融合时空追踪和事件数据的附加信息。最后，需要提高比赛结果预测模型的可解释性，以对团队管理更有用。