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可能是由于人类(包括球王)预测不靠谱,前几届世界杯预测战况和冠军的任务,常常交给动物完成。
比如,章鱼哥保罗。如果保罗活到现在,应该惊喜的发现,它的工作,现在有人工智能系统可以代替了。这不,在2018俄罗斯世界杯马上开打之际,德国4位科学家联手打造了一个世界杯AI预测模型。
综合各种应有尽有的因素:国际足联排名、平均年龄、顶级联赛球员数量、国家人口比率、GDP、教练国籍等等,真真AI建模、大数据应用,云计算加持。轻轻松松,当前准确率不知比菠菜公司高到哪里去。最后他们郑重其事地推出结论:西班牙胜率最大。
只是万万没想到,比赛尚未开始,人类就给了AI意想不到的一击。正所谓人算不如云计算,云计算难料人使绊。就在世界杯开战前24小时,西班牙炒掉了带队2年的不败战绩主教练。AI看了都傻眼。
不过这个AI模型就这样了吗?拿衣服。这4位严谨德国科学家自然考虑到了可能存在的变量,在10万次比赛模拟后,他们认为:如果德国人打入四分之一决赛,那西班牙就呵呵了。
好一个神奇的AI。讲科学一般而言,大数据预测为导向的AI,最常使用的方法有泊松回归、排序算法以及随机森林,都old school,都比较经典。
而这次在综合比较了几种方法后,4位德国科学家决定主采用随机森林建模,该方法诞生于2001年,比起传统的回归和排序,思路新得一比,预测效果也更胜一筹。更重要的是,随机森林附上排序算法里的一个协变量,再经过合体进化,就能变成更加强大的算法,甚至比菠菜公司预测的还要准。
具体如何实现?
数据准备要搞出这个AI,首先要来到数据篇,往届世界杯对战数据自然是题中之义,但光有比赛维度的数据又怎么够?所以这个AI还把经济因素、球队实力、主场优势、球队结构,教练因素等纳入其中。
经济因素参考人口和人均GDP 。前者参考各国人口数据,并与全球总人口对比 ,看球队所属国对全球人口增长的贡献。人均GDP则重在增长,用球队所属国的人均GDP,以及全球平均的人均GDP,来看2002至2014年的经济增长情况。
球队实力也从两方面考量。一是历史进程,使用国际足联排名,可管窥球队过去4年的核心表现;二是菠菜赔率,把菠菜公司ODDSET提供的赔率,转换为球队胜率纳入模型。
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