9月13日：瑞典vs奥地利欧洲杯预测分析 足球 瑞典队 世界杯 欧洲杯预选赛 兹拉坦 伊布拉西莫维奇_网易订阅

从球迷的角度来看，相比其他四大联赛法甲联赛本身竞争力较低，球员中以非洲为代表的第三世界外援比例高，比赛战术性和纪律性都较弱，比赛常常依靠明星球员的个人表现。 香农理论证明了熵与信息内容的不确定程度有等价关系，也就是物体的信息熵越大，混沌程度越高，其信息的不确定性就越大。 对于足球比赛来说，对战双方实力越为接近，比赛结果的偶然性则越大，想要准确地预测比赛结果也就越为困难。 根据英超联赛的预测结果来看，SVM模型的预测准确率比LR模型的预测准确率提高了13.05%，我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现。 我们采用同样的训练集和测试集，尝试了多个不同的非线性模型。 引言| 足球作为世界第一运动，充满了速度和力量的结果，团队与谋略的对抗。

在欣赏绿茵场上激情对抗的同时，体验数据和机器学习的无穷魅力。 量化投资的类型有量化选股、量化择时、统计套利等等，这里仅以预测股票涨跌为例考虑预测模型。 有了大量的数据信号之后，需要建立特征相关性的评估体系，去粗取精，尽可能地减少干扰噪声，选择预测能力强的解释变量，提高信息来源的质量。 参考多篇关于football prediction的论文，其预测比赛利用的数据主要分为两方面，一是球队基本面信息，二是公开的赔率盘口。

对于DNN模型来说，现在的特征维度仍然偏少，有效的特征不多。 有效特征的进一步挖掘是接下来重要的工作之一。 如赔率变化值，对战阵形、球员疲劳程度、比赛重要度，球队重大新闻等等，进一步挖掘和分析对比赛有影响的因子。 1.现在得到的盈利投注区间规律只在各个联赛300场左右的测试集进行过测试，是否具有更加普适性的可能，还需要有更多的比赛数据进行测试和验证。 到此为止，我们在采用随机森林模型对英超联赛能取得53.42%的预测准确率，除了进一步挖掘更多的特征，还有没有方法可以进一步提高准确率呢？ 下面我们先来看下现有的特征在随机森林模型下对目标值的作用权重。

这就导致对战队伍的历史对局相对较少，同时历史对战数据的指导性变弱。 如在世界杯上，能够与中国队一战的队伍不过巴西、哥斯达黎加、土耳其，数据极少。 比赛预测：瑞典队在本场比赛中具备一定的优势，有望取胜。

球队基本面信息很容易理解，而赔率盘口与足球比赛的结果有什么具体的联系呢？ 简单来说，博彩公司对某场比赛进行一系列科学的分析和判断后，得出胜、平、负三种结果，赢面大的一方，相应的赔率自然就低，赢面小的一方，其赔率就相对的高。 概率的高低并非对应最终的结果，但一旦形成市场行为，博彩公司便将概率转化为赔率去销售。 比利时目前世界排名第一，最近一场比赛以8比0的悬殊比分击败了白俄罗斯，这还是在阿扎尔、德布劳内、卢卡库三位巨星轮休的情况下，打出的这样惊人的比分。 比利时目前擅长343阵型，前场3位前锋可以保证遇到弱队时有很多的进攻机会，中场四人组给前锋输送炮弹，其中世界第一中场德布劳内是球队的大脑，负责组织传球。 上届欧洲杯比利时小组赛两胜一负轻松出线，3比0击败爱尔兰的那场比赛至今令人记忆犹新。

我们把这主队客队在这五个方面的能力量化为17维的连续特征。 基于进球数预测的方法[1]把比赛结果的预测转化为利用泊松分布模型估计对战双方的攻防能力，进而通过进球数预测比赛最终的结果。 德国足协对申办这一年欧洲杯已经准备了很长一段时间，他们上一次举办足球大赛是2006年世界杯。