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데이터로 운동 성능을 예측하는 방법
스포츠의 예측은 "추측" 이 아니라 확률에 대한 체계적인 평가입니다. 정확한 점수를 예측하는 것이 아니라 특정 불확실성으로 결과에 대한 정확한 가격을 구매하는 것이 중요합니다. 아래는 단계별 프로세스입니다. 데이터 수집 및 구축 기능에서 교정 및 전투 작업에 이르기까지.
1) 데이터: 모델 기초
출처
경기: 라인업, 부상, 실격, 일정 (b2b/비행), 홈/어웨이 상태, 날씨/표면/경기장, 심판.
추적/게임 이벤트: 플레이 별, 좌표, 이벤트 (코너, 파울, 던지기, 패스).
고급 지표: xG/xA (축구), eFG %/페이스/ORB (농구), DVOA (미식 축구), 불펜/공원 요인 (야구), 지도 풀/패치 (e 스포츠).
시장: 계수를 닫는 선 (CL), 금액의 이동-" 참조 "확률을 표시하는 데 유용합니다.
팀/플레이어 스토리: 마지막 일치 양식 N, 스타일 H2H, 분/로드 모델.
품질
시간대 및 클럭 유형 동기화 (이벤트 시간 대 처리 시간)
복제본을 삭제하고 문서화 된 규칙으로 간격을 채 웁니다.
최종 통계에 대한 "진실" 의 출처를 수정하십시오 (예: 공식 xG/파업으로 간주 됨).
2) 우리는 문제를 공식화합니다
대상의 종류
분류: 승리/추첨/손실; "둘 다 득점"; 순위 결정자가 있을지 여부.
점수/강도: 예상 목표/포인트 (포아송/음수 이항).
분포 예측: 총계, 개별 지표 (품질 지표로서의 CRPS).
플레이어 소품: 포인트/어시스트/에이스/야드-계층 적 (혼합 된) 효과로 회귀.
호라이즌
프리 매치 (시작하려면 T 분).
라이브 (이벤트 중) -스트리밍 기능 및 지연 제한을 추가합니다.
3) Feechee: 결과를 실제로 설명하는 것
팀 수준
힘 (Elo/PRI), 공격/방어 품질 차이.
템포 (페이스), 스타일 (프레싱/로우 블록; 3PT 속도; 러시/패스 믹스).
형태 및 "피로" (분/하중, b2b, 이동).
스페셜 팀: 하키의 PP/PK, 미식 축구의 스페셜 팀.
플레이어 레벨
분/참여 모델, 역할 (사용), 효과 (eFG%, OBP, xwOBA).
구성: 파이브/링크의 특정 조합 효과.
맥락
날씨/표면/경기장, 심판 프로필 (파울/페널티).
토너먼트 동기 부여 (유럽 대회 전 생존, 플레이 오프, 로테이션).
시장
라인/총계/배당률, 운영자 간 확산, 폐쇄 이동 (프록시 정보).
4) 모델: 클래식에서 신경망까지
분류/확률
로지스틱 회귀 (기준선 보정 벤치 마크).
그라디언트 부스팅 (XGBoost/CatBoost/LightGBM) 은 강력한 표준 표준입니다.
많은 비선형 성과 상호 작용이있는 신경망 (MLP).
점수/강도
포아송/2 차원 포아송 (축구, 핸드볼).
음성 이항 (과잉 분산).
플레이어/팀을위한 계층 적 모델 (부분 풀링).
시퀀스/라이브
재생 별, 운동량 및 템포 변경을위한 RNN/GRU/Temporal CNN 및 변압기.
베이지안 실시간 강도 업데이트.
등급
Elo/Glicko는 동적으로 강도를 반영합니다. 스태킹과 결합 할 수 있습니다.
5) 교정 및 해석
왜 교정합니까? 확률은 실제 주파수와 일치해야합니다.
원시 예측에 대한 Platt/Isotonic/Beta 교정.
교정 다이어그램, Brier 점수, LogLoss-기본 메트릭.
해석 가능성: 변화와 상식을 제어하기위한 순열 중요성/wwwP.
6) 정직한 검증: 그것 없이는 다른 모든 것은 의미가 없습니다
앞으로 (슬라이딩 창)
시간별 나누기: 기차 → 유효성 → 테스트. 과거에 뒤섞이지 않습니다.
안정성을 이해하기 위해 창의 최소 3-5 개의 "임대".
누출 방지
송장 후 특성 (경기 시작을 예측할 때 경기의 최종 xG) 을 사용하지 마십시오.
라이브-기능은 현재 시간까지만 사용할 수 있습니다.
"구성 발표 전" 과 "이후" 는 별개입니다. 이들은 다른 모드입니다.
메트릭
확률: Brier/LogLoss + 교정.
회귀: MAE/RMSE/CRPS.
비즈니스 지표: 가격 임계 값에 따른 적중률, 리그/시즌 코호트의 안정성.
7) 결정 확률: 가격 및 전략
명확한 마진 (약)
1X2 시장에서 "더러운" 확률의 합은> 100% 입니다. "정직한" 을 얻기 위해 비례 적으로 정규화하십시오 (p ² {fair}).
가치 온라인 EV
모서리: (\텍스트 {edge} = p\cdot d - 1).
모서리가 임계 값보다 큰 경우에만 설정하십시오 (예: 3-5%).
내기 크기
플랫 0. 싱글의 경우 5-1%; 덜-급행 열차에서.
켈리의 분수: (f =\frac {p d - 1} {d - 1}), 분산 및 오류 (p) 로 인해 더 자주 사용되는 1/4 - ½ 켈리.
품질 기준으로 CLV
가격과 종가를 비교하십시오. 장기 + CLV는 건강한 패턴과 타이밍의 징후입니다.
8) 실시간 예측: 속도 및 "창"
파이프 라인
이벤트 → 업데이트 기능 → 온라인 추론 → 위험 확인 → 게시물.
지연 목표: 추론 <0. 8s, 업데이트주기 0. 5-2 초
실시간 기능
템포/소유권, 파울/카드, 피로, 특수 팀, e 스포츠의 경제주기.
"날카로운" 순간에 서스펜션 모드; 모델은 "침묵" 할 수 있어야합니다.
연습
마이크로 이벤트 직후 (10-0 저크, 조기 휴식) "과열" 라인을 찾으십시오. 그러나 스트림 지연을 고려하십시오. 그림이 아닌 논리를 구입하십시오.
9) 스포츠 별 미니 케이스
축구 (총/결과)
Fici: 8-12 경기 (가중), 페이스 및 페어 스타일, 심판 (페널티/카드), 로테이션에 대한 xG.
모델: 홈 팩터 + 교정이있는 2 차원 포아송.
결론: 목표 분포 예측 → 총계/아시아 선 가격.
농구 (총계/소품)
특징: 페이스, eFG%, ORB/DRB, 파울/보너스, 미세한 루틴.
모델: 총 부스팅; 소품-분 × 효율의 계층 적 회귀.
결론: 총 영역의 확률, 플레이어의 포인트에 대한 중간/정량.
테니스 (출애굽기/게임)
적용 범위, 홀드/브레이크%, 두 번째 서브 품질, 피로.
모델: 포인트/게임의 Markov + 물류 "레이어" 모양; 교정.
결론: 승리/타이 브레이크 확률, 총 게임, 각 서브의 라이브 업데이트.
Esports (지도/라운드)
수영장 카드, 금지/피크, 경제주기, LAN 피로, 패치.
모델: 이벤트 별 부스팅/변압기; 카드의 경우-라운드의 경우 분류 + CRPS.
결론: 카드 수상자, 라운드 합계, "첫 번째 혈액/물체".
10) MLop 및 작동 (고급)
Fichstore: 오프라인/온라인 일관성, 정직한 백 테스트를위한 시간 여행.
데이터/모델 버전 지정, CI/CD, 카나리아 릴리스.
모니터링: 데이터 드리프트, 교정 저하, 추론 대기 시간.
실험: SRM이없는 A/B, CUPED/diff-in-diff, 사전 규정 된 정지 기준.
실패: 사료 사고에 대한 대체 라인 및 수동 규칙.
11) 버그와 반 패턴
누출: 미래의 징후, 사후 사전 경기 지표.
재교육: 작은 데이터 세트에서 너무 복잡한 모델; 정규화, 시간 확인으로 해결됩니다.
비상 편향: 최근 경기의 재평가; 최대 제약 조건이있는 지수 가중치를 사용하십시오.
앵커링: 첫 번째 줄로 스냅; 모델의 "정직한" 가격과 비교하십시오.
교정 무시: 곡선 확률이있는 "정확한" 모델이 EV를 깨뜨립니다.
믹싱 모드: "구성 전" 및 "이후" -다른 모델.
12) 점검표
훈련 전에
1. 데이터가 제 시간에 지워지고 동기화됩니다.
2. 목표 진술: 우리가 예측 한 내용과 이유 (우리가 어떤 결정을 내릴지).
3. 열차/유효한/테스트 시간 만 분할하십시오.
4. 기본 벤치 마크 모델 (물류/포아송).
출판 전
1. 교정 검증 (Brier/LogLoss, 신뢰성 플롯).
2. 계절/리그에서는 앞으로 나아갈 수 있습니다.
3. 누출이 없으며 기능은 prod로 제공됩니다.
4. 드리프트 및 과잉 훈련에 대한 모니터링이 있습니다.
내기 전에
1. 마진이 제거되고 가장자리 0.5 임계 값이 지정됩
2. 플랫/켈리 주식 요율.
3. 품질 평가 계획-CLV 추적.
4. 계산 규칙 이해 (OT/VAR/push/void).
13) 윤리와 책임
모델은 "돈 단추 '가 아닌 도구다. "시간/돈 제한을 존중하고, 일시 정지하고, 내부자/부정직 한 출처를 사용하지 말고, 완벽한 모델조차도 개별 경기에서 잘못되었음을 기억하십시오. 당신의 목표는 "100% 히트" 가 아니라 거리 이점입니다.
데이터로 스포츠 성능을 예측하는주기는 다음과 같습니다. 데이터 → 기능 → 교정 → 정직한 검증 → 가격 결정 → 분석 후. 이국적인 것을 쫓지 마십시오. 날씬한 벤치 마크, 깨끗한 데이터 및 보정 된 확률은 종종 "유행" 아키텍처보다 강력합니다. 워크 포워드의 품질이 꾸준히 향상되고 CLV가 향상되는 경우에만 복잡성을 추가하십시오. 더 적게하지만 더 잘하면 거리가 작동하기 시작합니다.