构建预测模型：我们的方法
经过多年迭代，我想分享我们在OddsFlow实际进行足球预测的方法。没有魔法——只有仔细的数据工作和诚实的评估。
数据基础
一切从数据质量开始。我们从多个来源聚合：
比赛级数据：
- 历史结果（5年以上）
- xG和高级指标
- 阵容信息
- 比赛内事件
市场数据：
- 多来源赔率快照
- 价格变动历史
- 市场时机信息
特征工程：工作所在
原始数据没有用处。真正的工作是将其转换为预测特征。
球队实力特征：
- 滚动xG平均值（主客场特定）
- Elo式实力评级
- 近期状态指标
市场衍生特征：
- 来自开盘赔率的隐含概率
- 开盘到收盘的变动
- 跨市场差异
模型架构
我们使用集成方法——多个模型组合：
基础模型：
- 梯度提升树（XGBoost）用于表格特征
- 泊松模型用于进球期望
- 市场共识基线
组合：
基于样本外表现的加权平均。
真正重要的是什么
经过多年实验，以下是关键：
- 1数据质量胜过数量
- 2校准胜过准确性
- 3市场意识
- 4诚实评估
*OddsFlow提供AI驱动的体育分析，仅供教育和信息参考。*