多くの人が犯す間違い
予測モデリングに初めて取り組む人は、生の数値をそのまま使う傾向があります。「オッズは2.50だから、2.50をモデルに入れればいい。」
これは小麦粉が何かを知らない人にレシピを渡すようなものです。モデルにはコンテキストがありません。2.50が約40%の確率を意味すること、2時間前には同じ確率が45%だったことを理解していません。
私たちの特徴エンジニアリングの哲学全体は、1つの原則に基づいています：数字だけでなく、コンテキストをモデルに与えること。
実際に構築するもの
システムを通過するすべての試合は、8つの変換ステージを経ます。
ステージ1：形式の標準化
小数、分数、アメリカ形式でデータを受け取ります。すべて最初に小数に変換します。ステージ2：確率変換
小数オッズが暗示確率になります。公式は簡単：1をオッズで割ると確率が得られます。ステージ3：マージン除去
マージンを取り除いて「公正な」確率を得ます。ステージ4：タイムスタンプ整列
一貫した間隔でスナップショットを保存します。ステージ5：動き特徴
Delta、速度、ボラティリティ、遅い強度を計算します。ステージ6：コンセンサス指標
複数のデータソース間で集約します。ステージ7：クロスマーケット検証
異なる市場タイプが一貫したストーリーを語るべきです。ステージ8：評価指標
自分の予測を評価するのに役立つシグナルを追加します。重要なポイント
- 1生データは乱雑；特徴は構造化
- 2確率変換とデビッグが公正なベースラインを作成
- 3動きとコンセンサスが時間とクロスソースのコンテキストを追加
- 4クロスマーケットチェックが不整合をキャッチ
- 5良い特徴がモデルを賢くする
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