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    • 8月17日
    • 已讀 3 分鐘

AIP系統研究核心思維

隨著AIP預測系統上線接近一週年，我們開始回顧過去一年的預測模型表現。開發預測系統是一個持續學習的過程,讓我們深入探討這個領域的實際研究過程。


足球預測系統開發流程

一般來說,開發足球預測系統包括以下步驟:

  1. 構思(Idea Generation)

  2. 測試想法(Testing Idea)

  3. 前瞻性運行(Forward Run)

  4. 實際預測(Real Prediction)

  5. 修正(Correction)

「測試想法」主要涉及技術知識，如統計運算、程式編寫等。理論上，如果資金充足，可以聘請一個大型團隊來完成。不過這不是最核心的部分。「前瞻性運行」、「實際預測」和「修正」屬於執行階段，是必要的步驟，但不需要過多著墨。其中，「構思」階段最為關鍵，也是最難學習和教授的部分。這是因為預測概念很少是永恆不變的，需要不斷適應新的數據和方法。

AI足球預測系統的主要組成部分

  1. Data Collection (數據收集)

    • 歷史比賽結果

    • 球員統計數據

    • 天氣條件

    • 球隊排名

  2. Feature Engineering (特徵工程)

    • 創建相關特徵

    • Data Normalization (數據標準化)

    • 處理Missing Values (缺失值)

  3. Model Selection (模型選擇)

    • Logistic Regression (邏輯回歸)

    • Random Forest (隨機森林)

    • Deep Learning (深度學習)網絡

  4. Model Training (模型訓練)

    • Cross-validation (交叉驗證)

    • Hyperparameter Tuning (超參數調優)

  5. Model Evaluation (模型評估)

    • Accuracy (準確率)

    • ROC Curve (ROC曲線)

    • Confusion Matrix (混淆矩陣)

  6. Continuous Update (持續更新)

    • 定期重新訓練

    • 納入新數據源

    • 調整特徵權重

預測概念的演變

預測方法不斷發展的原因包括:

  1. 模型複雜度提升:從簡單的Logistic Regression到複雜的Deep Learning模型。

  2. 數據源擴展:除傳統數據外,還包括Social Media Sentiment Analysis和Real-time Odds Movement等Alternative Data。

  3. 實時學習:從靜態模型轉向AI Learning算法。

Feature Engineering的演進

以前可能只用Goals Scored和Goals Conceded來預測,現在需要考慮:

  • Expected Goals (xG) - 預期入球數 這是一個統計指標,用來衡量球隊或球員在某場比賽中應該攻入的入球數量。

  • Player Injuries - 球員受傷情況 考慮主力球員是否因傷缺陣,以及對球隊整體實力的影響。

  • Coach Tactical Preferences - 教練戰術傾向 分析主教練慣用的陣型和戰術,以及對比賽結果的潛在影響。

  • Team Financial Health - 球會財政狀況 評估球會的財務狀況,包括轉會預算、薪酬結構等,這些因素可能影響球隊的整體表現。

  • Shot-Based Metrics - 射門相關指標 例如射門次數、射正率等,這些數據能更全面地反映球隊的進攻能力。

  • Possession Stats - 控球數據 分析球隊的控球率和控球質素,這可能反映球隊的比賽風格和優勢。

  • Key Performance Indicators (KPIs) - 關鍵績效指標 針對不同位置的球員設定具體的表現指標,如中場的傳球成功率、前鋒的射門轉換率等。

  • Historical Head-to-Head Records - 歷史交鋒紀錄 分析兩隊過往的對戰記錄,找出可能影響比賽結果的模式。

結論

在21世紀信息時代，簡單的預測方法很快就會失效。足球博彩市場的競爭越來越激烈，預測難度大大增加。成功的AI足球預測系統需要不斷適應新的數據源、分析方法和市場變化。



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