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机器学习预测足球比赛项目——80%准确率

足球论坛2020-08-31 17:31

项目背景

FBP项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球赛事分析项目。项目结合大数据+机器学习,不断摸索开发了一款工具。软件按照各大博彩公司赔率多维度预测足球联赛结果(包含胜跟不胜)。机器学习用的是自己创建的“三木板模型”算法,已在国家杂志发表论文并被万方数据库收录(三木板模型算法论文地址:网页链接 搜索“基于机器学习的分析算法模型以及在环评领域的应用”)。目前准确率可达80%。目前硬件版本为14.0。FBP项目在Github网站已经有达到80人关注(网页链接),并在自己建立的微信群里早已吸引了很多人,并且经常均有部分人按照分析结果参考投注竞彩,参考的人都取得了相应的回报。现在想借助了解更多的有识之士,一起探索如何将项目做大做强,找到合伙人,实现共赢。

技术实现(完整可下载开源代码:网页链接)

数据清洗

1、只抓取主队为让球方(上盘)的场次,保证数据具备一致性。

2、只抓取主队胜赔,作为影响因子。

3、过滤掉蚊子肉,将Oddset

机器学习

FBP项目中的核心模型:三木板模型(参考万方数据库论文),即任意选择三家菠菜公司的赛果作为组合对象与历史数据的三家比较,统计出历史数据标签y/n(胜/不胜)的总量,并输出依照条件“y>n*3或n>y*3”的结果(3为参数,目前已经调整过此参数,可依照算法模型及检测结果适时调整)。此结果成为选择信心场次的根据。

其余KNN、bagging、反向传播等算法参考详细设计书。

评估模型

用正向鼓励跟反向激励统计出这些组合对比赛结果有较大的制约,作为未来选择信心场次的优先依据。

优势

准确率高,达到80%左右不断更新预测建模的数据,随着历史数据的不断更新,不断迭代修正原始模型,符合机器学习中的反向传播算法理论,准确率会不断提高,并稳固在高准确率不受个人心态影响,完全由程序输出看好的比赛对比同行公众号推荐:大多数都是人为看盘口,现在是人工智能时代,必定被机器学习淘汰。别的公众号推篮球、足球,足球还推让2球,大小球,角球,能有那么多精力,很难相信做的专业。甚至也有推荐让平让负双选,最后还是分析错误。FBP程序只分析主队为下盘的联赛,只推胜或不胜(也就是让负),简约而不简洁。高赔率优势,赔率一般在1.8-2.2之间。最重要的一点:程序给出当天预测的信心指数,完全数据量化的数值,根据指数的大小分配投资总额。目前三次>9.0的全部命中。时间早,可以提早1天做出程序分析不受操盘手影响,无视盘口的差异分析模型是一个“历史赔率组合不断迭代修正”的过程,符合机器学习中的反向传播算法理论,以大数据赔率组合情况形成的结果做分析系统化的方法叙述预测规则,处理历史数据,观察分析在过去的体现如何最精准的足球赛事分析机构,进而依据详细结果合理的优化这种分析规则就会结合新的规则、程序现在或许忽略的分析规则(如程序1.0版本只考量了各大菠菜公司的欧赔,程序2.0就降低了联赛的维度最精准的足球赛事分析机构,程序3.0又提高了阶段性数据成为新的分析规则),此时的程序分析能力就增加了这些,更准确、更快、更不受情绪干扰并不是盲从程序的建议,而在程序分析的同时,本人也进行预测(结合基本面尤其是历史交锋),然后对两者进行对比。当程序的决策与我不同,我会追溯原因并总结。

技术支持

Github网站:网页链接

Kaggle网站:网页链接

微信号:acredjb

公众号:AI金胆

本文链接:/a/zqfx/2020/0831/137.html

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