改变我体育数据思维的概念
当我刚开始建立预测模型时，我以为赔率只是公司设定的随意数字。后来我学习了隐含概率，一切都豁然开朗了。
关键洞察：每组赔率实际上都是伪装的概率估计。学会提取这种估计——并与你自己的模型进行比较——是体育分析的基础。
转换公式
数学计算非常简单：
``
隐含概率 = 1 / 小数赔率
就是这样。2.00的赔率意味着50%的概率。4.00的赔率意味着25%。
| 小数赔率 | 隐含概率 |
| 1.50 | 66.7% |
| 2.00 | 50.0% |
| 2.50 | 40.0% |
| 3.00 | 33.3% |
为什么这对AI模型很重要
在OddsFlow，隐含概率是我们机器学习模型的核心输入特征。它有价值的原因：
1. 市场共识信号
赔率代表了数百万参与者的汇总信念。这是一个强大的群体智慧信号。
2. 校准基准
将模型的概率输出与隐含概率进行比较，可以显示模型与市场的分歧点——以及分歧程度。
3. 特征工程
预测概率与隐含概率之间的*差异*（通常称为"优势"或"价值"）本身就是一个预测特征。
期望值：核心指标
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期望值 = (模型概率 × 小数赔率) - 1
示例：
- 你的模型：A队获胜概率50%
- 市场赔率：2.50（隐含：40%）
- EV = (0.50 × 2.50) - 1 = +0.25 (+25%)
正期望值表明你的模型看到了市场没有看到的东西。
*OddsFlow提供AI驱动的体育分析，仅供教育和信息参考。*