Cara Memprediksi Permainan Sbobet88 Paling Ampuh

Selalu terpesona oleh pasar taruhan mungkin bisa dimulai pada masa muda  ketika ada yang memberi tahu strategi taruhan “pasti-menang” ini yang melibatkan bertaruh pada pertandingan sbobet88 menjadi seri dan menggandakan taruhan sampai saya menang — secara teknis, tetapi secara teknis, pemain juga melakukannya tidak memiliki bankroll tak terbatas.

Ketika saya pertama kali mendengar tentang pembelajaran mesin, saya pikir itu jauh lebih baik daripada pemodelan sepak bola menggunakan statistik tradisional, sebagian karena asumsi yang membatasi model tersebut dan sebagian karena saya cukup malas untuk belajar R pada saat itu.

Itu 1,5 tahun yang lalu, dan sejak itu saya mengambil Python dan membaca/menerapkan segala sesuatu tentang pembelajaran mesin yang dapat saya temukan dan akhirnya membuat model yang sedikit lebih baik daripada strategi martingale. Masih banyak yang harus dilakukan, tetapi esai ini bertujuan untuk mengkonsolidasikan apa yang telah saya pelajari sejauh ini dan untuk berbagi dengan siapa saja yang memulai.

Taruhan sangat bagus dalam pekerjaan mereka, yaitu pasar cukup efisien

Mengenai pasar taruhan, ada yang berpendapat bahwa pembuat pasar di pasar taruhan sbobet88 beroperasi sangat berbeda dari pasar keuangan karena mereka lebih baik dalam memprediksi pertandingan daripada kerumunan. Oleh karena itu mereka dapat menetapkan harga (peluang) dan tidak perlu mencocokkan pembeli dengan penjual.

Memang, bandar taruhan sangat akurat dalam memprediksi hasil sepak bola. Jika kita memplot probabilitas odds yang tersirat versus probabilitas hasil pertandingan yang sebenarnya, kita mendapatkan garis yang cukup lurus, menyiratkan korelasi positif yang tinggi. Lucunya, Anda bahkan dapat mengalahkan mereka menggunakan peluang mereka sendiri  tetapi itu hanya bekerja dengan cara yang terbatas (pada dasarnya arbitrase di berbagai bandar judi).

Jadi kalau pasarnya efisien, kenapa repot-repot mencoba? Yah, itu karena seperti hipotesis pasar efisien di bidang keuangan, itu tidak selalu benar. Tepat sebelum pertandingan dimulai, probabilitas tersirat dari odds mencerminkan probabilitas hasil. Tetapi berhari-hari dan berjam-jam sebelum pertandingan dan setelah itu dimulai, emosi menemukan jalannya ke dalam kerumunan dan itu dapat mengayunkan peluang yang menguntungkan kita jika kita dapat menangkapnya dengan cepat dan bertindak berdasarkan kemungkinan yang sebenarnya. Di sinilah menggunakan pembelajaran mesin dapat (semoga) memberi kami keunggulan dibandingkan petaruh non-komputasi.

Ensemble adalah algoritma yang sangat bagus untuk memulai dan mengakhiri

Saya berharap saya dapat mengatakan bahwa saya menggunakan jaringan dalam terbaik untuk memprediksi pertandingan sbobet88, tetapi kenyataannya, model yang paling efektif adalah pengklasifikasi hutan acak yang disetel dengan hati-hati yang pertama kali saya coba karena kesederhanaannya.

Menghapus fitur dapat membantu meningkatkan prediktabilitas

Ketika saya pertama kali memulai proyek, saya hanya melemparkan semuanya ke dinding dan melihat apa yang macet, dan kemudian terus memimpikan lebih banyak fitur untuk meningkatkan hasil saya. Tapi saat saya mengikuti kursus Machine Learning fastai, saya belajar bahwa menghapus fitur yang berlebihan sebenarnya meningkatkan akurasi saya, terutama karena mereka adalah noise yang membuat pekerjaan model saya lebih sulit. Dan mengingat bahwa kami dapat melihat fitur apa yang mendorong prediksi kami, pembelajaran mesin sebenarnya bukanlah kotak hitam misterius yang tidak dapat dipercaya.

Uji semuanya, terutama asumsi Anda yang sudah matang

Ada begitu banyak hal yang dapat diubah dalam rekayasa fitur dan pemodelan, dan saya mencoba menguji semua yang dapat diuji untuk memprediksi dan menggeneralisasi dengan lebih baik. Mengingat banyaknya fitur/metrik yang dapat dipilih, terkadang Anda tergoda untuk mencoba fitur lain ketika sesuatu bekerja dengan cukup baik.

mencoba gol rata-rata di pertandingan terakhir sebagai metrik dan mendapatkan hasil yang layak. Saya sudah siap untuk melanjutkan, tetapi kemudian saya melihat metrik serupa, rata-rata berbobot eksponensial. Di kepala saya, saya pikir peningkatan dalam prediktabilitas, jika ada, akan menjadi kecil, jadi saya ingin mencoba sesuatu yang lebih menarik. Tetapi karena paranoid, saya memutuskan untuk mengujinya dengan cepat, dan apa yang Anda tahu, itu sebenarnya adalah prediktor yang jauh lebih kuat daripada indikator rata-rata. Anda tidak pernah tahu apa yang akan berhasil sampai Anda mencobanya.