AI预测在运动投注的逻辑架构
随着时代的不断演进，我们迎来了被誉为人工智能的元年——2023年。 AI科技正以前所未有的速度改变着我们的生活。 Mysports.AI积极运用先进技术，包括人工智能、机器学习和专业的运动数据整合，将预测分析领域推向了新的高峰。
传统的体育博彩预测往往依赖过去的统计数据和人工分析。 尽管这种方法具备其独特价值，但它的限制也催生了新的思考：是否有更卓越的方式？ AI技术的崛起已经彻底改变这个格局，它不仅能提供更精准的比赛结果预测，还深化了数据洞察的层次，以协助博彩者做出更明智的决策。
AI与传统方法有显著区别之处，它的优势体现在卓越的数据处理能力和自我学习能力。AI能够辨识数据中的每个要素，提炼出关键讯息，然后根据这些信息预测未来赛事结果。这种自动化分析过程已超越了人类的潜力，在多个领域取得了显著的成功。
随着比赛数据的不断更新，Mysports.AI也提供各大知名联赛的预测数据，包括但不限于NBA(美国职篮)、MLB(美国职棒)、英超、法甲、西甲、德甲、MLS、欧洲联赛(欧冠杯、欧霸杯)、NHL以及NFL。 未来也将逐渐扩展到涵盖更多小型联赛的预测服务。
机器学习已经在国际市场各领域广泛应用，但尤其引人注目的是人工智慧工具的持续升级和效能提升。 这对专业分析师和投注玩家来说，都是值得高度关注的趋势。 我们的实测的结果表明，相对于仅仰赖人类专业分析，使用AI机器学习的预测在准确性方面取得显著进步，平均能提高15%的预测精准度。
因此，作为专业分析师或投注玩家，您现在可以更加自信地参与投注。
使用AI机器学习的获利公式需要三个关键要素：深度学习的预测胜率、即时的赔率平台以及回测后的投注策略。透过AI预测的胜率和即时的赔率，您能计算出投注期望值，正数代表长期投注能够获得相对应的回报，负数则代表长期投注可能造成亏损。这种方法适用于各种运动，包括篮球、棒球、足球、冰球、网球、板球等赛事预测。
以NBA为例，要使用机器学习来预测胜率，需要遵循以下几个前提条件：
1.
数据收集：收集NBA相关的比赛数据。
2.
数据清理和处理：清理数据以去除错误或不一致的信息，对数据进行特征单一化。
3.
特征工程：独立出有意义的特征，这些特征能够帮助模型预测比赛结果。
4.
数据分析：使用机器学习模型对数据进行分析，调整特征以获得更精准回测结果。
抓取NBA赛季数据
我们拥有一个庞大的详细的NBA数据资源，来自 Basketball-Reference 和 Stats.nba.com ，这个资源跨足了从1946年至2023的的每场比赛，提供了深度的球队和球员数据。这些数据资源网站支援自订日期范围的统计资料，这意味着你可以根据特定需求获得所需的资讯。这资料库包含了超过300万多笔资料，其中包括了各种重要的数据，胜场数、败场数、总得分、篮板、助攻、失误、抄截、三分命中率、罚球数等等。这是运动数据分析师和爱好者的一个梦幻来源，让你可以深入研究比赛和球员的表现。
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Basketball-Reference 是一个提供丰富NBA数据的静态网站（意味着数据资料内容是直接嵌入在前端上的），而我们的平台提供了简单而有效的方法，让您能够轻松地抓取和分析这些宝贵的数据。我们利用Python的requests库，将HTML文件轻松读取到我们的平台中，然后使用Pandas来解析并撷取我们需要的数据。这意味着您不必烦恼如何处理网页上的资讯，我们已经为您处理了这个繁琐的任务。 BeautifulSoup pd.read_html (...)
数据清理
在机器学习领域，数据清理是一个至关重要的步骤，它直接影响了模型的性能和预测的准确性。数据清理是指对原始数据进行处理和转换，以确保数据质量、可靠性和一致性。原始数据可能包含各种质量问题，这些问题可能源于多个因素，包括数据输入错误、缺失数据、重复数据、离群值等。这些问题将对机器学习模型的性能产生不良影响，因此需要解决。
我们对每个NBA赛季的球员统计数据和球队统计数据进行严格的清理，以确保数据的质量和可信度。我们移除可能透露胜负结果的数据，以防止特定特征值的过高百分比影响预测。此外，我们还删除了重复的数据特征，以避免特征之间的过高关联性，这包括例如投球命中率、两分命中率和三分命中率之间的关联性。这个数据清理过程既费时又耗力，但对于机器学习的成功至关重要。
数据清理步骤：
Step 1 : 缺失数据处理 : 对于缺失的数据，可以使用多种方法处理，包括删除缺失值、填充缺失值以及使用机器学习模型进行预测。
Step 2 : 重复数据处理 : 检测并删除重复的数据条目，以确保每个条目都是唯一的。
Step 3 : 离群值处理 : 识别并处理离群值，可以使用统计方法或机器学习算法来检测它们。
Step 4 : 数据一致性处理 : 处理数据中的不一致性，例如统一球员名称的拼写或将不同数据源的格式转换成统一格式。
特征工程
特征工程在运动分析领域的应用是至关重要的。特征工程是将队伍的各种能力值进行比较，以找出胜负的关键因素和权重比例。这种方法可类比为怪兽对战，不论这两个怪兽的种类如何，我们将它们的攻击力、防御力、敏捷度、魔力、技能等特征作为分析基准。未来，在不知道具体怪兽身份的情况下，我们可以比较它们的特征数值，以预测哪一方的怪兽胜算较高。这种方法突破了个体名声的影响，专注于纯粹的数据绝对值预测。以NBA为例，我们在进行深度学习时，已经找到了几个关键特征，这些特征对于比赛结果的预测至关重要：
1.
Elo Rating
Elo Rating是一种基于比赛结果来衡量球队实力的最佳方式。它的概念非常简单，每场比赛的最终得分以及比赛地点和时间是其唯一的输入。球队的Elo Rating会根据比赛的结果进行调整。当一支球队赢得比赛时，它将获得Elo积分，并且如果它是一个冷门或者以更大的优势赢得比赛，那么它会获得更多的Elo积分。然而，值得注意的是，Elo Rating是一种零和游戏，一支球队赢得Elo积分意味着其他球队失去相同数量的Elo积分。所有球队的初始Elo分数通常设置为中位数分数，例如1500分。每场比赛的评分变化受到比赛的最终得分、冷门情况和比赛地点的权重影响。总之，Elo Rating是一种更复杂的输赢记录，它尝试以更全面的方式捕捉比赛结果。
Elo Ragting的公式如下：
假设 Ri 代表一支球队目前的Elo Rating，那么其下一场比赛后的Elo Rating可以通过以下方式定义：
Elo_new = Elo_old + K * (Result - WinProbability)
●
Elo_new：下一场比赛后的Elo Rating。
●
Elo_old：目前的Elo Rating。
●
K：K值是一个调整参数，它影响Elo分数的变化速度。通常，较大的K值会使Elo分数变化更快，而较小的K值会使变化更慢。
●
Result：比赛的实际结果，通常以1表示胜利，0表示失败。
●
WinProbability：根据球队的Elo Rating，计算出的预测胜利概率。
这个公式允许我们在每场比赛后根据实际结果来调整球队的Elo Rating，以更准确地反映他们的实际实力。这种方法可以用来衡量品质胜利和损失，并且在考虑到不同球队实力不均等的情况下提供了一个公平的评分系统。
同样重要的是要注意，Elo Rating会随着赛季的变化而变化（因为并非所有队伍生来都是平等的，优秀的队伍往往会保持良好状态，或者至少会逐渐下降——很少有队伍会掉入或掉出地图）。如果R代表一支球队在一个赛季中的最终Elo，则下个赛季初的Elo Rating约为：
(R x 0.75) + (0.25 x 1505)
实际上，我们可以随着时间的推移来查看这个指标，随机选择三支球队进行查看，然后立即发现我们可以获得有关整个赛季球队实力的关键见解：
在这里，我们实际上可以看到Elo Rating与球队在特定赛季中的表现有很好的关系：金州勇士队和克利夫兰队在NBA 总决赛中出现并交锋的年份，从他们的Elo Rating的最高峰值可以明显看出。我们还可以看到当时大多数篮球分析师广泛证实的事情：西部联盟比东部联盟艰难得多——正如勇士队对阵骑士队的品质胜利对Elo 的影响所表明的那样。我们还可以看到这些球队在冠军赛季后迅速下滑，并且都遭受了阵容流失和伤病的困扰。
2.
近期球队表现（最近10场比赛的平均统计）
要计算最近10场比赛的平均统计，我们需要获取比赛的数据，包括得分、篮板、助攻、失误、封盖、抄截等各种统计数据。这些数据可以从比赛记录或数据库中获取。然后，我们使用一个简单的函数，计算每个特征的平均值，并将这些值保存到一个新的数据框中。这个新的数据框将包含每支球队的平均统计特征。
在计算平均统计时，选择哪些特征是非常重要的。有些统计数据可能比其他更能反映球队的表现。在进行特征选择时，我们可以使用各种方法，包括相关性分析、主成分分析（PCA）和信息增益等。这些方法有助于确定哪些特征具有最高的信息价值，并选择它们用于平均统计的计算。除了计算平均统计外，还可以应用更复杂的时间序列模型来进一步分析球队表现。这些模型可以包括自回归整合移动平均模型（ARIMA）和长短时记忆网络（LSTM）。这些模型能够考虑时间的影响，捕捉趋势和季节性变化，并提供更准确的预测。
最近球队表现的分析还可以使用机器学习模型来进行。这些模型可以参考特征工程的结果，并更全面地考虑不同变数之间的复杂关系。支持向量机（SVM ）、决策树、随机森林和深度学习模型都是可以应用的选项。这些模型可以用于预测比赛结果、分析球队表现趋势以及制定战略建议。
3.
近期球员表现（最近 10 场比赛的平均统计数据）
在NBA（National Basketball Association）这个竞争激烈的篮球联赛中，了解球员的最近表现是球队成功的关键之一。球员的表现统计数据可以提供对其技能、趋势和实力的深刻洞察，并且有助于预测未来比赛结果。这篇文章将探讨如何使用最近10场比赛的平均统计数据来评估NBA球员的表现，并将以一些NBA球员为例进行分析。
要计算NBA球员的最近10场比赛的平均统计数据，我们需要获取每场比赛的详细数据，包括得分、篮板、助攻等。
这些数据通常可以从 nba.com/stats 网站或数据提供商获得。我们将这些数据整理成一个数据框，每一行代表一场比赛，每一列代表一个统计特征，例如得分、篮板等。然后，我们使用一个简单的函数计算每个特征的平均值，并将这些平均值保存到一个新的数据框中。这个新的数据框将包含每位球员的平均统计特征。举例来说，让我们看看两位NBA球员的最近10场比赛平均统计数据，分别是勒布朗·詹姆斯和史蒂芬·柯瑞。这些数据可以帮助我们了解他们的表现趋势。
勒布朗·詹姆斯的最近10场比赛平均统计
得分平均：28.5分
篮板平均：7.8个篮板
助攻平均：7.2次助攻
失误平均：2.3次失误
封盖平均：1.1次封盖
抄截平均：1.5次抄截
史蒂芬·柯瑞的最近10场比赛平均统计
得分平均：31.2分
篮板平均：5.6个篮板
助攻平均：6.8次助攻
失误平均：2.1次失误
封盖平均：0.3次封盖
抄截平均：1.7次抄截
在计算平均统计数据时，选择哪些特征是非常重要的。不同的特征可以反映球员的不同技能和特长。有些球员擅长得分，而其他球员可能更注重篮板或助攻。因此，在进行特征选择时，我们可以考虑选取最具代表性的特征，以更好地了解球员的表现。这可以通过相关性分析、主成分分析（PCA）和信息增益等方法来实现。
4.
球员赛季表现（前赛季&本赛季）
为了更全面地理解球员在整个赛季中的表现，我们必须考虑到各种因素，包括球员的平均统计数据、伤病以及出场时间。 这些因素都可以在评估球员的实际价值和对球队的贡献时发挥关键作用。 在本文中，我们将探讨如何最好地综合和分析这些数据，以便更好地理解球员在球场上的表现。
平均统计数据
球员的平均统计数据是评估其表现的关键指标。 这些数据通常包括得分、助攻、篮板、抄截、封盖和失误等方面的统计。 这些数字提供了有关球员在比赛中的整体表现的信息，但需要小心解释，因为它们可能受到球员出场时间和位置的影响。 一位得分后卫可能会有更高的得分平均值，而一位中锋可能在篮板和封盖方面表现更出色。此外，平均统计数据也可能受到球队战术和战术调整的影响。 例如，如果一支球队专注于团队配合和传球，那么球员的助攻平均值可能会更高。 因此，我们需要在分析球员的平均统计数据时考虑这些因素，以确保评估是准确的。
伤病情况
伤病是每个球员在赛季中都可能面临的问题。 球员的伤病情况可以对其表现产生显著影响，因此我们需要考虑这一因素。 在某些情况下，球员可能因伤缺席多场比赛，这会降低其平均统计数据。 在其他情况下，球员可能在受伤后回归，但表现不如之前。 因此，了解球员的伤病情况对于准确评估其实际价值至关重要。球队通常会报告球员的伤病情况，包括受伤的特定部位和估计的恢复时间。 这些资讯对于球迷和分析师来说都是宝贵的，因为它们提供了关于球员是否能够参加比赛以及在恢复后能否恢复到最佳状态的见解。 在分析球员的表现时，我们可以考虑伤病情况，以便更好地理解其表现的波动和变化。
出场时间
球员在赛季中的出场时间也是一个重要因素。 不同的球员可能会获得不同的出场时间，这会影响他们的平均统计数据。 首发球员通常会获得更多出场时间，因此其得分、助攻和篮板等统计数据可能更高。 相比之下，替补球员可能只在有限的时间内出场，因此他们的统计数据通常较低。出场时间还可以受到比赛状况的影响。 如果一支球队在比赛中处于领先地位，他们可能会选择让先发球员休息，给替补球员更多出场时间。 在这种情况下，球员的表现可能会因出场时间的增加而提高。分析球员的出场时间可以帮助我们更好地理解其表现。 有时，球员可能会在有限的出场时间内展现出杰出的表现，这表明他具备高效率。 另一方面，球员可能会在较长的出场时间内表现平平，这可能需要进一步的分析来了解其表现是否一致。
位置和比赛风格
球员的位置和所在球队的比赛风格也会影响其表现。 不同的位置需要不同的技能和责任。 例如，得分后卫通常需要在进攻端得分和助攻，而中锋通常需要在篮板和防守端表现出色。 因此，我们需要考虑球员的位置来评估其表现。此外，不同的球队采用不同的比赛战术和风格。 一支球队可能更专注于团队配合和传球，而另一支球队可能更注重个人进攻。 这些差异也会影响球员的表现。 球员在一支球队表现出色的可能性在另一支球队可能表现平平，因为他们的技能和风格可能更适合一支球队。我们还试图包含整个赛季的平均球员统计数据：与球队不同，球员本身会受伤或进出轮换阵容，对于我们来说，了解球员在单场比赛中的表现如何与其平均水平相匹配可能更重要。我们稍后将在我们的模型中使用它，看看它是否可以在团队层级上进行准确的预测。
胜负比赛
球队的胜负比赛也会影响球员的表现。 在一支胜利的球队中，球员通常会感到更有信心，表现更出色。 相反，在一支连败的球队中，球员可能会感到压力，表现可能会受到影响。胜负比赛也会影响球员的统计数据。 在一场比赛中，如果一支球队领先，他们可能会选择放慢比赛节奏，减少进攻次数，从而降低球员的得分和助攻统计数据。 相比之下，如果一支球队落后，他们可能会加强进攻力度，从而增加球员的统计数据。分析球员在不同比赛状态下的表现可以提供更深入的见解。 我们可以查看球员在胜利比赛和失败比赛中的统计数据，以了解其表现是否有明显差异。 这有助于更好地理解球员的心理和应对能力。
综合考虑球员的平均统计数据、伤病情况、出场时间、位置和比赛风格以及比赛状态，可以更全面地理解球员在整个赛季中的表现。 这些因素相互交织，共同影响球员的实际价值和对球队的贡献。
5.
球员效率评级（PER）
至关重要的是，就像我们透过Elo Rating对球队所做的那样，我们希望能够使用一个结合了看似不相关的统计数据的指标来相对化球员的表现。我们希望能够使用Hollinger 的球员效率评级来透过球员的PER 总分来比较和预测球队的表现。在NBA 中，球员很容易因为他们在对阵替补球员或首发球员时获得的上场时间、比赛场数，甚至是来自球队的上场时间而经历统计数据的大幅夸大或缩减（例如每分钟得分）。异常表现。我们不想仅仅因为球员的能力偏差而仅仅依赖他们的平均值。PER 透过按照比赛分钟数的倒数对某些游戏内统计数据进行加权来解决这个问题，这创建了一个指标来定义相对于比赛分钟数的球员表现。
因此，对于每个玩家，我们根据以下公式在给定游戏中添加一列 PER：
PER = (FGM x 85.910 + 抢断x 53.897 + 3PTM x 51.757 + FTM x 46.845 + 盖帽x 39.190 + 进攻防守x 39.190 + 助攻x 34.677 + 防守防守数107x 14x4x 170x4x 1705x4x 170707x4x 170707x179x 规则。 91 — FG_Miss x 39.190 — TO x 53.897 ) x (1/分钟)
数据分析
我们的数据分析主要围绕着使用Elo Rating作为我们的测试指标。从本质上讲，我们能否确信Elo 与其他统计数据相关并正确媒合？此外，我们使用球队统计数据（Elo Rating）还是平均球员统计数据（PER 评分）来预测比赛结果是否更合适？
首先，让我们来探讨一下整个NBA 每个赛季的Elo Rating密度。这告诉我们一些关于整个联盟的平等水平的信息：如果我们可以看到Elo Rating接近正态分布，则表明联盟的球队相对匹配。否则，我们将看到巨大的差距和「超级团队」的发展。
图为联赛 Elo 密度的十二个赛季
我们不再从联盟的角度来理解 Elo Rating，而是努力了解 Elo Rating如何在其他统计数据中追踪单一球队的表现。
我们实际上可以从中看到，一支球队的平均得分与其Elo Rating之间存在一定的相关性——游戏窗口中的平均得分越高，Elo Rating似乎就越高。然而，我们也可以看到，Elo 也可能在相似的得分数字上表现出很大的差异。因此，为了更好地了解Elo Rating如何追踪得分关系，我们研究了平均得分与整个联盟的赛季平均得分的比较情况- 从那里我们可以确定得分是否会提高Elo，前提是高得分是相对于其他得分而言的联盟。为此，让我们看看同一支球队在同一赛季的情况，并绘制相对于对手的得分分布。
这证实了我们的猜想，因为我们可以看到，当平均得分分布大于对手，或更集中在同等或更高水平时，该赛季的Elo 较高。当分组接近相等或较小的值时，给定球队的那些赛季的Elo 分数会较低。因此，平均得分是预测比赛结果的一个可靠决定因素，但相对化时效果更好。这向我们证明，在预测我们获胜方面，Elo 比分数更好，因为它是相对统计数据。
我们不再关注球队统计数据，而是试图了解Elo 是否能更好地追踪球员表现而不是球队表现。为此，我们采用了类似的方法来绘制Elo Rating以及同一随机团队的平均得分，这次是使用PER 评比。
从绘制的数据中，我们可以看到，与对手相比，总计PER 与Elo Rating确定的团队实力没有太大相关性。相反，得分转化得更好——这是有道理的，因为球员的效率并不一定与得分最多有关——而对抗对手的得分是赢得比赛的决定因素，因此影响Elo。
我们可以透过绘制奥兰多魔术队在同一给定赛季中相对于对手的平均PER 评分和中位数来进一步了解这一点，并发现球队PER 平均值或中位数与球队实力之间几乎没有关系。
根据个人球员统计数据和分数预测比赛结果
在运行模型之前，我们需要稍微清理一下资料。对于此数据集中的某些比赛，我们有一支球队球员的统计数据，但没有另一支球队的统计数据— —通常只有其他球队在本赛季打的第一场比赛。因此，我们将从资料集中删除所有这些游戏。
对于玩家评分，我们将使用线性回归模型，而不是使用逻辑回归模型，因为我们希望预测一系列可能的值（得分），而不是简单地预测胜利或失败。我们所有球员的RMSE（均方根误差）为5.56，相当于每位球员在其平均值附近投进或缺席约2-3 次投篮比赛。
在测试结果上，我们将每支球队每场比赛的预测得分进行分组，并将其与实际得分进行比较。根据预测得分计算获胜场数与获胜者的比率为1483/2528，即准确率为58.66%。显然，正如我们之前在查看球队与对手的PER 分布时所意识到的那样，球员的综合表现作为决定因素的变化太大，无法准确预测比赛的结果——尤其是与球队表现相比，而球队的表现往往在比赛中更一致。
结论和未来优化
当然，这不仅仅适用在NBA上，他同时也可以用在各种球赛中，然而对于长期在看NBA的我们认为创建一个模型来预测NBA 比赛的结果将是一个有趣的项目，并且能提供一个准确的获利结果，是一项很令人振奋的课题。
我们的随机森林回归模型，透过RandomSearchCV 优化参数，为我们提供了67.15% 的最高测试精度。它比Logistic回归模型略高，并且比基于个人球员统计数据的线性回归模型高得多。使用GridSearchCV 和RandomizedSearchCV 优化参数非常耗时且计算成本高，且仅导致测试精度发生微小变化。如果我们有更多时间，我们可能会花更少的时间优化参数，而花更多的时间选择模型。
最好的NBA 比赛预测模型只能在大约70% 的时间内准确预测获胜者，因此我们的逻辑回归模型和随机森林分类器都非常接近目前存在的预测上限。如果我们有更多时间，我们会探索其他模型，看看我们能获得多高的测试精度。其中一些候选包括SGD 分类器、线性判别分析、卷积网路或朴素贝叶斯分类器。
