比分预测 API · 模型透明度

v1.0.0 · 泊松 + Dixon-Coles 模型,可选市场赔率融合 + 伤病调整

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✅ 平局分类器·可评估

已完赛 104 场(满 80 场样本门控)。模型对平局 argmax 召回 0/13、冷门信号精确率≈基础率(30%)是独立泊松天花板——样本已够,可回来评估是否构建专门的平局分类器(特征:实力差 / 防守风格 / 赛事利害 / 历史平局倾向)。

这是评估提醒,非自动改模型。删 data/draw-clf-state.json 可重置。

回测准确度

RPS(胜平负)· 模型 · 越低越好0.206
RPS 基准(赛果频率)0.230
相对基准的技能增益10.472%
大小球 2.5 准确率52%
双方进球(BTTS)准确率52%
精确比分命中(top1 / top4)5% / 48%
回测样本60 场

🧠 赛会期自学习(实时 · 已评测 104 场)

每场赛果(含 xG 过程)实时纳入:球队评分在线进化 + 模型参数在有界范围内自调,越跑样本越多越准。

实时 RPS · 模型(越低越好)0.156
实时 RPS · 无技能基准(赛果频率)0.227
相对基准的技能增益+31.3%
胜平负命中率65%
精确比分命中(大胆比分)15%
场均进球预测误差(MAE)1.44 球
进球预测偏差(+高估 / −低估)-0.06 球
最近 10 场 RPS(近况)0.194

当前自学习参数:进球基线 1.344 · ρ 0.02 · 模型/市场权重 0.7 · 强弱错配放大 0 · 大胆系数 0.22/0.16/0.325(均锚定回测默认值,仅小幅自调、严格更优才采纳)。

基于 60 场真实历史比赛回测(纯模型,未叠加赔率/伤病)。RPS 低于基准即代表有预测价值。

我们提供的是校准过的概率与可解释分析,不保证任何赛果,仅供数据参考。
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