大多數人犯的錯誤
當人們第一次接觸預測建模時，他們傾向於直接使用原始數字。「賠率是2.50，所以我就把2.50放進我的模型裡。」
這就像把食譜交給一個不知道什麼是麵粉的人。模型沒有上下文。它不理解2.50意味著大約40%的概率，或者兩個小時前同樣的概率看起來像45%。
我們整個特徵工程理念都建立在一個原則上：給模型上下文，而不僅僅是數字。
我們實際構建的是什麼
每場流經我們系統的比賽都經過八個轉換階段。讓我像向新加入團隊的人解釋一樣帶你了解它們。
階段1：格式標準化
我們收到小數、分數和美式格式的數據。所有這些首先都轉換為小數。階段2：概率轉換
小數賠率變成隱含概率。公式很簡單：用1除以賠率得到概率。階段3：去除利潤
我們剔除那個利潤以獲得「公平」概率。階段4：時間戳對齊
我們在一致的時間間隔存儲快照：開盤、日中和收盤。階段5：變動特徵
我們計算Delta、速度、波動性、臨門強度。階段6：共識指標
我們跨多個數據源進行聚合。階段7：跨市場驗證
不同的市場類型應該講述一致的故事。階段8：評估指標
我們添加幫助評估我們自己預測的信號。關鍵要點
- 1原始數據是雜亂的；特徵是結構化的
- 2概率轉換和去利潤創建公平基線
- 3變動和共識添加時間和跨源上下文
- 4跨市場檢查捕獲不一致性
- 5好的特徵讓模型更智能
*OddsFlow提供AI驅動的體育分析，僅供教育和資訊目的。*