予測モデルの構築：私たちのアプローチ
何年もの反復を経て、OddsFlowでのサッカー予測の実際のアプローチを共有したいと思います。魔法はありません—慎重なデータ作業と正直な評価だけです。
データの基盤
すべてはデータ品質から始まります。複数のソースから集約しています：
試合レベルのデータ：
- 過去の結果（5年以上）
- xGと高度な指標
- ラインナップ情報
- 試合内イベント
市場データ：
- マルチソースのオッズスナップショット
- 価格変動履歴
特徴量エンジニアリング：仕事の本質
生データは役に立ちません。本当の仕事は、それを予測特徴量に変換することです。
チーム強度特徴量：
- ローリングxG平均（ホーム/アウェイ別）
- Eloスタイルのパワーレーティング
- 最近のフォーム指標
市場由来の特徴量：
- オープニングオッズからの暗示確率
- オープニングからクローズへの動き
- クロスマーケットの乖離
モデルアーキテクチャ
アンサンブルアプローチを使用—複数のモデルを組み合わせ：
ベースモデル：
- テーブル特徴量用の勾配ブースティング木（XGBoost）
- ゴール期待値用のポアソンモデル
- 市場コンセンサスベースライン
本当に重要なこと
- 1量より質
- 2精度よりキャリブレーション
- 3市場認識
- 4正直な評価
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*OddsFlowは教育・情報目的でAI駆動のスポーツ分析を提供しています。*