2つのチーム間の以前の試合の結果のみに基づいて、サッカーの試合の勝者を予測する

私はフットボール（サッカー）の大ファンで、機械学習にも興味があります。私のMLコースのプロジェクトとして、ホームチームとアウェイチームの名前から、ホームチームの勝率を予測するモデルを構築しようとしています。（私は自分のデータセットをクエリし、それに応じて、これら2つのチーム間の以前の一致に基づいてデータポイントを作成します）

私はすべてのチームのいくつかのシーズンのデータを持っていますが、アドバイスが必要な次の問題があります。EPL（イングリッシュプレミアリーグ）には20のチームがあり、国内と海外でプレーしています（1シーズンで合計380ゲーム）。したがって、シーズンごとに、どの2つのチームも2度しかプレーしません。

過去10年以上のデータがあるため、2つのチームで2 * 10 = 20データポイントになります。ただし、チームは時間の経過とともにかなり変化し（ManCity、Liverpool）、システムにさらに多くのエラーが発生するだけなので、3年以上はやりたくないと思います。

したがって、これにより、チームの各ペアで約6〜8データポイントになります。ただし、私は両方のチームのフルタイムのゴール、ハーフタイムのゴール、パス、ショット、イエロー、レッドなどの各データポイントにいくつかの機能（最大20+）を持っているので、最近のフォーム、最近のような機能を含めることができますホームフォーム、最近のアウェイフォームなど

ただし、トレーニングするデータポイントが6〜8個しかないという考えは、私には正しくないようです。この問題にどのように対抗できるかについての考えはありますか？（これが最初の問題である場合）

同じ対戦相手との試合に関するいくつかのデータも考慮に入れて、データセットを改善するのはどうですか？

例：

TeamA vs TeamC: 1-0
TeamB vs TeamC: 2-0
=> "infer" the fake outcome: TeamA vs TeamB: 1-2

さらに、私の意見では、この種の日付は、提案したデータよりも優れています。なぜなら、昨年のチームは、多くの場合非常に異なるチームだからです。