AI預測在運動投注的邏輯架構
隨著時代的不斷演進，我們迎來了被譽為人工智能的元年——2023年。 AI科技正以前所未有的速度改變著我們的生活。 Mysports.AI積極運用先進技術，包括人工智能、機器學習和專業的運動數據整合，將預測分析領域推向了新的高峰。
傳統的體育博彩預測往往依賴過去的統計數據和人工分析。 儘管這種方法具備其獨特價值，但它的限制也催生了新的思考：是否有更卓越的方式？ AI技術的崛起已經徹底改變這個格局，它不僅能提供更精準的比賽結果預測，還深化了數據洞察的層次，以協助博彩者做出更明智的決策。
AI與傳統方法有顯著區別之處，它的優勢體現在卓越的數據處理能力和自我學習能力。AI能夠辨識數據中的每個要素，提煉出關鍵訊息，然後根據這些信息預測未來賽事結果。這種自動化分析過程已超越了人類的潛力，在多個領域取得了顯著的成功。
隨著比賽數據的不斷更新，Mysports.AI也提供各大知名聯賽的預測數據，包括但不限於NBA(美國職籃)、MLB(美國職棒)、英超、法甲、西甲、德甲、MLS、歐洲聯賽(歐冠杯、歐霸盃)、NHL以及NFL。 未來也將逐漸擴展到涵蓋更多小型聯賽的預測服務。
機器學習已經在國際市場各領域廣泛應用，但尤其引人注目的是人工智慧工具的持續升級和效能提升。 這對專業分析師和投注玩家來說，都是值得高度關注的趨勢。 我們的實測的結果表明，相對於僅仰賴人類專業分析，使用AI機器學習的預測在準確性方面取得顯著進步，平均能提高15%的預測精準度。
因此，作為專業分析師或投注玩家，您現在可以更加自信地參與投注。
使用AI機器學習的獲利公式需要三個關鍵要素：深度學習的預測勝率、即時的賠率平台以及回測後的投注策略。透過AI預測的勝率和即時的賠率，您能計算出投注期望值，正數代表長期投注能夠獲得相對應的回報，負數則代表長期投注可能造成虧損。這種方法適用於各種運動，包括籃球、棒球、足球、冰球、網球、板球等賽事預測。
以NBA為例，要使用機器學習來預測勝率，需要遵循以下幾個前提條件：
1.
數據收集：收集NBA相關的比賽數據。
2.
數據清理和處理：清理數據以去除錯誤或不一致的信息，對數據進行特徵單一化。
3.
特徵工程：獨立出有意義的特徵，這些特徵能夠幫助模型預測比賽結果。
4.
數據分析：使用機器學習模型對數據進行分析，調整特徵以獲得更精準回測結果。
抓取NBA賽季數據
我們擁有一個龐大的詳細的NBA數據資源，來自 Basketball-Reference 和 Stats.nba.com ，這個資源跨足了從1946年至2023的的每場比賽，提供了深度的球隊和球員數據。這些數據資源網站支援自訂日期範圍的統計資料，這意味著你可以根據特定需求獲得所需的資訊。這資料庫包含了超過300萬多筆資料，其中包括了各種重要的數據，勝場數、敗場數、總得分、籃板、助攻、失誤、抄截、三分命中率、罰球數等等。這是運動數據分析師和愛好者的一個夢幻來源，讓你可以深入研究比賽和球員的表現。
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Basketball-Reference 是一個提供豐富NBA數據的靜態網站（意味著數據資料內容是直接嵌入在前端上的），而我們的平台提供了簡單而有效的方法，讓您能夠輕鬆地抓取和分析這些寶貴的數據。我們利用Python的requests庫，將HTML文件輕鬆讀取到我們的平台中，然後使用Pandas來解析並擷取我們需要的數據。這意味著您不必煩惱如何處理網頁上的資訊，我們已經為您處理了這個繁瑣的任務。 BeautifulSoup pd.read_html (...)
數據清理
在機器學習領域，數據清理是一個至關重要的步驟，它直接影響了模型的性能和預測的準確性。數據清理是指對原始數據進行處理和轉換，以確保數據質量、可靠性和一致性。原始數據可能包含各種質量問題，這些問題可能源於多個因素，包括數據輸入錯誤、缺失數據、重複數據、離群值等。這些問題將對機器學習模型的性能產生不良影響，因此需要解決。
我們對每個NBA賽季的球員統計數據和球隊統計數據進行嚴格的清理，以確保數據的質量和可信度。我們移除可能透露勝負結果的數據，以防止特定特徵值的過高百分比影響預測。此外，我們還刪除了重複的數據特徵，以避免特徵之間的過高關聯性，這包括例如投球命中率、兩分命中率和三分命中率之間的關聯性。這個數據清理過程既費時又耗力，但對於機器學習的成功至關重要。
數據清理步驟：
Step 1 : 缺失數據處理 : 對於缺失的數據，可以使用多種方法處理，包括刪除缺失值、填充缺失值以及使用機器學習模型進行預測。
Step 2 : 重複數據處理 : 檢測並刪除重複的數據條目，以確保每個條目都是唯一的。
Step 3 : 離群值處理 : 識別並處理離群值，可以使用統計方法或機器學習算法來檢測它們。
Step 4 : 數據一致性處理 : 處理數據中的不一致性，例如統一球員名稱的拼寫或將不同數據源的格式轉換成統一格式。
特徵工程
特徵工程在運動分析領域的應用是至關重要的。特徵工程是將隊伍的各種能力值進行比較，以找出勝負的關鍵因素和權重比例。這種方法可類比為怪獸對戰，不論這兩個怪獸的種類如何，我們將它們的攻擊力、防禦力、敏捷度、魔力、技能等特徵作為分析基準。未來，在不知道具體怪獸身份的情況下，我們可以比較它們的特徵數值，以預測哪一方的怪獸勝算較高。這種方法突破了個體名聲的影響，專注於純粹的數據絕對值預測。以NBA為例，我們在進行深度學習時，已經找到了幾個關鍵特徵，這些特徵對於比賽結果的預測至關重要：
1.
Elo Rating
Elo Rating是一種基於比賽結果來衡量球隊實力的最佳方式。它的概念非常簡單，每場比賽的最終得分以及比賽地點和時間是其唯一的輸入。球隊的Elo Rating會根據比賽的結果進行調整。當一支球隊贏得比賽時，它將獲得Elo積分，並且如果它是一個冷門或者以更大的優勢贏得比賽，那麼它會獲得更多的Elo積分。然而，值得注意的是，Elo Rating是一種零和遊戲，一支球隊贏得Elo積分意味著其他球隊失去相同數量的Elo積分。所有球隊的初始Elo分數通常設置為中位數分數，例如1500分。每場比賽的評分變化受到比賽的最終得分、冷門情況和比賽地點的權重影響。總之，Elo Rating是一種更複雜的輸贏記錄，它嘗試以更全面的方式捕捉比賽結果。
Elo Ragting的公式如下：
假設 Ri 代表一支球隊目前的Elo Rating，那麼其下一場比賽後的Elo Rating可以通過以下方式定義：
Elo_new = Elo_old + K * (Result - WinProbability)
●
Elo_new：下一場比賽後的Elo Rating。
●
Elo_old：目前的Elo Rating。
●
K：K值是一個調整參數，它影響Elo分數的變化速度。通常，較大的K值會使Elo分數變化更快，而較小的K值會使變化更慢。
●
Result：比賽的實際結果，通常以1表示勝利，0表示失敗。
●
WinProbability：根據球隊的Elo Rating，計算出的預測勝利概率。
這個公式允許我們在每場比賽後根據實際結果來調整球隊的Elo Rating，以更準確地反映他們的實際實力。這種方法可以用來衡量品質勝利和損失，並且在考慮到不同球隊實力不均等的情況下提供了一個公平的評分系統。
同樣重要的是要注意，Elo Rating會隨著賽季的變化而變化（因為並非所有隊伍生來都是平等的，優秀的隊伍往往會保持良好狀態，或者至少會逐漸下降——很少有隊伍會掉入或掉出地圖）。如果R代表一支球隊在一個賽季中的最終Elo，則下個賽季初的Elo Rating約為：
(R x 0.75) + (0.25 x 1505)
實際上，我們可以隨著時間的推移來查看這個指標，隨機選擇三支球隊進行查看，然後立即發現我們可以獲得有關整個賽季球隊實力的關鍵見解：
在這裡，我們實際上可以看到Elo Rating與球隊在特定賽季中的表現有很好的關係：金州勇士隊和克利夫蘭隊在NBA 總決賽中出現並交鋒的年份，從他們的Elo Rating的最高峰值可以明顯看出。我們還可以看到當時大多數籃球分析師廣泛證實的事情：西部聯盟比東部聯盟艱難得多——正如勇士隊對陣騎士隊的品質勝利對 Elo 的影響所表明的那樣。我們還可以看到這些球隊在冠軍賽季後迅速下滑，並且都遭受了陣容流失和傷病的困擾。
2.
近期球隊表現（最近10場比賽的平均統計）
要計算最近10場比賽的平均統計，我們需要獲取比賽的數據，包括得分、籃板、助攻、失誤、封蓋、抄截等各種統計數據。這些數據可以從比賽記錄或數據庫中獲取。然後，我們使用一個簡單的函數，計算每個特徵的平均值，並將這些值保存到一個新的數據框中。這個新的數據框將包含每支球隊的平均統計特徵。
在計算平均統計時，選擇哪些特徵是非常重要的。有些統計數據可能比其他更能反映球隊的表現。在進行特徵選擇時，我們可以使用各種方法，包括相關性分析、主成分分析（PCA）和信息增益等。這些方法有助於確定哪些特徵具有最高的信息價值，並選擇它們用於平均統計的計算。除了計算平均統計外，還可以應用更複雜的時間序列模型來進一步分析球隊表現。這些模型可以包括自回歸整合移動平均模型（ARIMA）和長短時記憶網絡（LSTM）。這些模型能夠考慮時間的影響，捕捉趨勢和季節性變化，並提供更準確的預測。
最近球隊表現的分析還可以使用機器學習模型來進行。這些模型可以參考特徵工程的結果，並更全面地考慮不同變數之間的複雜關係。支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林和深度學習模型都是可以應用的選項。這些模型可以用於預測比賽結果、分析球隊表現趨勢以及制定戰略建議。
3.
近期球員表現（最近 10 場比賽的平均統計數據）
在NBA（National Basketball Association）這個競爭激烈的籃球聯賽中，了解球員的最近表現是球隊成功的關鍵之一。球員的表現統計數據可以提供對其技能、趨勢和實力的深刻洞察，並且有助於預測未來比賽結果。這篇文章將探討如何使用最近10場比賽的平均統計數據來評估NBA球員的表現，並將以一些NBA球員為例進行分析。
要計算NBA球員的最近10場比賽的平均統計數據，我們需要獲取每場比賽的詳細數據，包括得分、籃板、助攻等。
這些數據通常可以從 nba.com/stats 網站或數據提供商獲得。我們將這些數據整理成一個數據框，每一行代表一場比賽，每一列代表一個統計特徵，例如得分、籃板等。然後，我們使用一個簡單的函數計算每個特徵的平均值，並將這些平均值保存到一個新的數據框中。這個新的數據框將包含每位球員的平均統計特徵。舉例來說，讓我們看看兩位NBA球員的最近10場比賽平均統計數據，分別是勒布朗·詹姆斯和史蒂芬·柯瑞。這些數據可以幫助我們了解他們的表現趨勢。
勒布朗·詹姆斯的最近10場比賽平均統計
得分平均：28.5分
籃板平均：7.8個籃板
助攻平均：7.2次助攻
失誤平均：2.3次失誤
封蓋平均：1.1次封蓋
抄截平均：1.5次抄截
史蒂芬·柯瑞的最近10場比賽平均統計
得分平均：31.2分
籃板平均：5.6個籃板
助攻平均：6.8次助攻
失誤平均：2.1次失誤
封蓋平均：0.3次封蓋
抄截平均：1.7次抄截
在計算平均統計數據時，選擇哪些特徵是非常重要的。不同的特徵可以反映球員的不同技能和特長。有些球員擅長得分，而其他球員可能更注重籃板或助攻。因此，在進行特徵選擇時，我們可以考慮選取最具代表性的特徵，以更好地了解球員的表現。這可以通過相關性分析、主成分分析（PCA）和信息增益等方法來實現。
4.
球員賽季表現（前賽季&本賽季）
為了更全面地理解球員在整個賽季中的表現，我們必須考慮到各種因素，包括球員的平均統計數據、傷病以及出場時間。 這些因素都可以在評估球員的實際價值和對球隊的貢獻時發揮關鍵作用。 在本文中，我們將探討如何最好地綜合和分析這些數據，以便更好地理解球員在球場上的表現。
平均統計數據
球員的平均統計數據是評估其表現的關鍵指標。 這些數據通常包括得分、助攻、籃板、抄截、封蓋和失誤等方面的統計。 這些數字提供了有關球員在比賽中的整體表現的信息，但需要小心解釋，因為它們可能受到球員出場時間和位置的影響。 一位得分後衛可能會有更高的得分平均值，而一位中鋒可能在籃板和封蓋方面表現更出色。此外，平均統計數據也可能受到球隊戰術和戰術調整的影響。 例如，如果一支球隊專注於團隊配合和傳球，那麼球員的助攻平均值可能會更高。 因此，我們需要在分析球員的平均統計數據時考慮這些因素，以確保評估是準確的。
傷病情況
傷病是每個球員在賽季中都可能面臨的問題。 球員的傷病情況可以對其表現產生顯著影響，因此我們需要考慮這一因素。 在某些情況下，球員可能因傷缺席多場比賽，這會降低其平均統計數據。 在其他情況下，球員可能在受傷後回歸，但表現不如之前。 因此，了解球員的傷病情況對於準確評估其實際價值至關重要。球隊通常會報告球員的傷病情況，包括受傷的特定部位和估計的恢復時間。 這些資訊對於球迷和分析師來說都是寶貴的，因為它們提供了關於球員是否能夠參加比賽以及在恢復後能否恢復到最佳狀態的見解。 在分析球員的表現時，我們可以考慮傷病情況，以便更好地理解其表現的波動和變化。
出場時間
球員在賽季中的出場時間也是一個重要因素。 不同的球員可能會獲得不同的出場時間，這會影響他們的平均統計數據。 首發球員通常會獲得更多出場時間，因此其得分、助攻和籃板等統計數據可能更高。 相比之下，替補球員可能只在有限的時間內出場，因此他們的統計數據通常較低。出場時間還可以受到比賽狀況的影響。 如果一支球隊在比賽中處於領先地位，他們可能會選擇讓先發球員休息，給替補球員更多出場時間。 在這種情況下，球員的表現可能會因出場時間的增加而提高。分析球員的出場時間可以幫助我們更好地理解其表現。 有時，球員可能會在有限的出場時間內展現出傑出的表現，這表明他具備高效率。 另一方面，球員可能會在較長的出場時間內表現平平，這可能需要進一步的分析來了解其表現是否一致。
位置和比賽風格
球員的位置和所在球隊的比賽風格也會影響其表現。 不同的位置需要不同的技能和責任。 例如，得分後衛通常需要在進攻端得分和助攻，而中鋒通常需要在籃板和防守端表現出色。 因此，我們需要考慮球員的位置來評估其表現。此外，不同的球隊採用不同的比賽戰術和風格。 一支球隊可能更專注於團隊配合和傳球，而另一支球隊可能更注重個人進攻。 這些差異也會影響球員的表現。 球員在一支球隊表現出色的可能性在另一支球隊可能表現平平，因為他們的技能和風格可能更適合一支球隊。我們還試圖包含整個賽季的平均球員統計數據：與球隊不同，球員本身會受傷或進出輪換陣容，對於我們來說，了解球員在單場比賽中的表現如何與其平均水平相匹配可能更重要。我們稍後將在我們的模型中使用它，看看它是否可以在團隊層級上進行準確的預測。
勝負比賽
球隊的勝負比賽也會影響球員的表現。 在一支勝利的球隊中，球員通常會感到更有信心，表現更出色。 相反，在一支連敗的球隊中，球員可能會感到壓力，表現可能會受到影響。勝負比賽也會影響球員的統計數據。 在一場比賽中，如果一支球隊領先，他們可能會選擇放慢比賽節奏，減少進攻次數，從而降低球員的得分和助攻統計數據。 相比之下，如果一支球隊落後，他們可能會加強進攻力度，從而增加球員的統計數據。分析球員在不同比賽狀態下的表現可以提供更深入的見解。 我們可以查看球員在勝利比賽和失敗比賽中的統計數據，以了解其表現是否有明顯差異。 這有助於更好地理解球員的心理和應對能力。
綜合考慮球員的平均統計數據、傷病情況、出場時間、位置和比賽風格以及比賽狀態，可以更全面地理解球員在整個賽季中的表現。 這些因素相互交織，共同影響球員的實際價值和對球隊的貢獻。
5.
球員效率評級（PER）
至關重要的是，就像我們透過 Elo Rating對球隊所做的那樣，我們希望能夠使用一個結合了看似不相關的統計數據的指標來相對化球員的表現。我們希望能夠使用Hollinger 的球員效率評級來透過球員的 PER 總分來比較和預測球隊的表現。在 NBA 中，球員很容易因為他們在對陣替補球員或首發球員時獲得的上場時間、比賽場數，甚至是來自球隊的上場時間而經歷統計數據的大幅誇大或縮減（例如每分鐘得分）。異常表現。我們不想僅僅因為球員的能力偏差而僅僅依賴他們的平均值。PER 透過按照比賽分鐘數的倒數對某些遊戲內統計數據進行加權來解決這個問題，這創建了一個指標來定義相對於比賽分鐘數的球員表現。
因此，對於每個玩家，我們根據以下公式在給定遊戲中添加一列 PER：
PER = (FGM x 85.910 + 搶斷x 53.897 + 3PTM x 51.757 + FTM x 46.845 + 蓋帽x 39.190 + 進攻防守x 39.190 + 助攻x 34.677 + 防守防守數 107x 14x4x 170x4x 1705x4x 170707x4x 170707x179x 規則。 91 — FG_Miss x 39.190 — TO x 53.897 ) x (1/分鐘)
數據分析
我們的數據分析主要圍繞著使用 Elo Rating作為我們的測試指標。從本質上講，我們能否確信 Elo 與其他統計數據相關並正確媒合？此外，我們使用球隊統計數據（Elo Rating）還是平均球員統計數據（PER 評分）來預測比賽結果是否更合適？
首先，讓我們來探討一下整個 NBA 每個賽季的 Elo Rating密度。這告訴我們一些關於整個聯盟的平等水平的信息：如果我們可以看到 Elo Rating接近正態分佈，則表明聯盟的球隊相對匹配。否則，我們將看到巨大的差距和「超級團隊」的發展。
圖為聯賽 Elo 密度的十二個賽季
我們不再從聯盟的角度來理解 Elo Rating，而是努力了解 Elo Rating如何在其他統計數據中追蹤單一球隊的表現。
我們實際上可以從中看到，一支球隊的平均得分與其 Elo Rating之間存在一定的相關性——遊戲窗口中的平均得分越高，Elo Rating似乎就越高。然而，我們也可以看到，Elo 也可能在相似的得分數字上表現出很大的差異。因此，為了更好地了解Elo Rating如何追蹤得分關係，我們研究了平均得分與整個聯盟的賽季平均得分的比較情況- 從那裡我們可以確定得分是否會提高Elo，前提是高得分是相對於其他得分而言的聯盟。為此，讓我們看看同一支球隊在同一賽季的情況，並繪製相對於對手的得分分佈。
這證實了我們的猜想，因為我們可以看到，當平均得分分佈大於對手，或更集中在同等或更高水平時，該賽季的 Elo 較高。當分組接近相等或較小的值時，給定球隊的那些賽季的 Elo 分數會較低。因此，平均得分是預測比賽結果的一個可靠決定因素，但相對化時效果更好。這向我們證明，在預測我們獲勝方面，Elo 比分數更好，因為它是相對統計數據。
我們不再關注球隊統計數據，而是試圖了解 Elo 是否能更好地追蹤球員表現而不是球隊表現。為此，我們採用了類似的方法來繪製 Elo Rating以及同一隨機團隊的平均得分，這次是使用 PER 評比。
從繪製的數據中，我們可以看到，與對手相比，總計 PER 與 Elo Rating確定的團隊實力沒有太大相關性。相反，得分轉化得更好——這是有道理的，因為球員的效率並不一定與得分最多有關——而對抗對手的得分是贏得比賽的決定因素，因此影響 Elo。
我們可以透過繪製奧蘭多魔術隊在同一給定賽季中相對於對手的平均PER 評分和中位數來進一步了解這一點，並發現球隊PER 平均值或中位數與球隊實力之間幾乎沒有關係。
根據個人球員統計數據和分數預測比賽結果
在運行模型之前，我們需要稍微清理一下資料。對於此數據集中的某些比賽，我們有一支球隊球員的統計數據，但沒有另一支球隊的統計數據——通常只有其他球隊在本賽季打的第一場比賽。因此，我們將從資料集中刪除所有這些遊戲。
對於玩家評分，我們將使用線性迴歸模型，而不是使用邏輯迴歸模型，因為我們希望預測一系列可能的值（得分），而不是簡單地預測勝利或失敗。我們所有球員的 RMSE（均方根誤差）為 5.56，相當於每位球員在其平均值附近投進或缺席約 2-3 次投籃比賽。
在測試結果上，我們將每支球隊每場比賽的預測得分進行分組，並將其與實際得分進行比較。根據預測得分計算獲勝場數與獲勝者的比率為 1483/2528，即準確率為58.66%。顯然，正如我們之前在查看球隊與對手的PER 分佈時所意識到的那樣，球員的綜合表現作為決定因素的變化太大，無法準確預測比賽的結果——尤其是與球隊表現相比，而球隊的表現往往在比賽中更一致。
結論和未來優化
當然，這不僅僅適用在NBA上，他同時也可以用在各種球賽中，然而對於長期在看NBA的我們認為創建一個模型來預測 NBA 比賽的結果將是一個有趣的項目，並且能提供一個準確的獲利結果，是一項很令人振奮的課題。
我們的隨機森林迴歸模型，透過 RandomSearchCV 優化參數，為我們提供了 67.15% 的最高測試精度。它比Logistic迴歸模型略高，並且比基於個人球員統計數據的線性迴歸模型高得多。使用 GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 優化參數非常耗時且計算成本高，且僅導致測試精度發生微小變化。如果我們有更多時間，我們可能會花更少的時間優化參數，而花更多的時間選擇模型。
最好的 NBA 比賽預測模型只能在大約 70% 的時間內準確預測獲勝者，因此我們的邏輯回歸模型和隨機森林分類器都非常接近目前存在的預測上限。如果我們有更多時間，我們會探索其他模型，看看我們能獲得多高的測試精度。其中一些候選包括 SGD 分類器、線性判別分析、卷積網路或樸素貝葉斯分類器。
