为什么大多数"AI预测"说法站不住脚
这是我在实践中学到的教训：任何人都可以声称70%的准确率。让这个数字有意义则完全是另一回事。
当我开始评估预测系统——包括OddsFlow自己的和竞争对手的——我很快意识到，大多数公布的指标要么具有误导性，要么不完整。
我们信任的指标
准确率本身毫无意义
是的，我们跟踪命中率。但问题是：如果你只预测大热门，你可以达到60%+的命中率，但提供零有用的洞察。
这就是为什么我们总是将准确率与校准度配对——一个70%的预测在数百个样本中是否真的发生70%的时间？
Brier分数：我们的主要指标
如果我必须选择一个数字，那就是Brier分数。它惩罚过度自信并奖励校准良好的概率。
- 随机猜测： 0.25
- 好模型： < 0.20
- 优秀模型： < 0.18
样本量不可协商
任何少于500个预测的指标本质上都是噪音。我们在每种市场类型至少有1,000个样本之前不会下结论。
我们学会发现的危险信号
- 没有历史数据可用 — 如果他们无法向你展示过去的表现，可能有原因
- 可疑的高胜率 — 任何持续超过65%的几乎肯定是精心挑选的
- 选择性报告 — 只展示连胜或某些联赛
- 没有概率输出 — 只是"选这个队"而没有置信度
这对你意味着什么
在评估任何预测系统时——包括我们的——问这些问题：
- 1那些数字背后的样本量是多少？
- 2他们是否展示校准度，而不仅仅是准确率？
- 3你能验证历史记录吗？
- 4他们对局限性和连败诚实吗？
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