AI与大数据预测2018世界杯：德国还是巴西？

多家机构运用机器学习、统计模型预测冠军，结果却大相径庭

编译 | Debra 编辑 | Natalie

自2002年以来，世界杯冠军在巴西、意大利、西班牙和德国之间轮换，形成了一定周期规律。随着2018年世界杯临近，数据科学家、投行及AI研究机构纷纷借助机器学习与大数据技术进行赛事预测，试图超越“章鱼保罗”式的偶然猜测，提升预测准确性[k]。

目前预测焦点集中于德国与巴西两支强队谁将最终夺冠[k]。

俄罗斯彼尔姆国立研究大学一名大四学生利用神经网络模型预测，德国队将赢得2018年世界杯冠军，前三名分别为德国、巴西和阿根廷，其模型宣称准确率超过80%[k]。

瑞银集团通过计量经济学方法，对世界杯历史数据、球队实力及过往表现等因素建模，并完成10000次计算机模拟。其2018年5月17日发布的报告指出，德国夺冠概率最高，为24%，巴西以19.8%位居第二，西班牙16.1%，英格兰8.5%排名第四。法国、比利时和阿根廷被视为潜在黑马[k]。

值得注意的是，尽管数据分析显示英国队排名靠后，瑞银全球财富管理首席投资官Mark Haefele仍对英格兰队抱有信心。类似情况曾出现在2014年，因团队中有英国球迷坚持主观判断，导致预测结果偏差[k]。

与此相反，肯尼亚Genghis Capital分析师Gerald Muriuki在Medium平台发布基于机器学习的预测结果，认为巴西将最终夺冠[k]。

Muriuki采用逻辑回归方法，结合Kaggle平台两个历史数据集（涵盖1930年以来国际赛事结果），使用jupyter notebook、pandas、scikit-learn等工具构建预测模型[k]。

经过数据加载、特征工程、参赛队伍筛选及模型训练等流程，该模型输出了小组赛、16强、四分之一决赛、半决赛直至决赛的完整预测路径[k]。

小组赛预测结果

16强预测结果

四分之一决赛预测

半决赛预测

决赛预测：巴西将战胜德国夺冠

Muriuki表示该模型仍有优化空间，例如通过球员个体数据提升模型精度，或引入混淆矩阵评估预测性能，也可尝试集成多个模型以提高稳定性[k]。

另有分析者借鉴FiveThirtyEight预测2014年世界杯的方法，综合FIFA排名、Elo评分、TransferMarkt球队估值及博彩赔率等四项指标，通过统计学方法得出与Muriuki相反的结论：德国将击败巴西夺冠[k]。

FIFA世界排名基于国际正式比赛成绩，覆盖211支国家队，虽非完美但具参考价值[k]。

Elo评分源自国际象棋体系，考虑比赛类型与分差，包含友谊赛数据，具备动态调整特性[k]。

TransferMarkt提供的球队总估值约为106.4亿欧元，反映球员市场价值[k]。

博彩赔率取自OddsChecker平台最大值，体现市场预期[k]。

四项指标综合分析结果

KDnuggets统计预测结果

该统计模型预测最终排名为：德国第一、巴西第二、西班牙第三[k]。

英国《电讯报》调查显示，多数公众看好德国队夺冠[k]。

Sporting Life未直接预测冠军，但推断英格兰将在四分之一决赛被淘汰[k]。

尽管各类预测模型日益复杂，其准确性仍受质疑。回顾2014年世界杯，高盛采用Elo动态系统与泊松模型进行回归分析，预测巴西夺冠，但实际八强中预测错误三支队伍（哥斯达黎加、比利时、哥伦比亚），四强错判西班牙，小组赛胜负准确率仅37.5%[k]。

彭博社模拟1万次比赛，预测西班牙将点球击败阿根廷进入决赛并负于巴西，但西班牙小组赛即遭淘汰[k]。

德银模型结合FIFA排名、历史战绩、球员构成与赔率，却引入“历史夺冠轮回”理论，得出英格兰夺冠的错误结论[k]。

相比之下，百度当年的预测表现突出。其团队整合五年内3.7万场全球赛事、乐彩网与Spdex博彩数据，构建包含1.12亿条记录、199972名球员的模型，坚持预测德国胜出。最终德国击败阿根廷夺冠，巴西则在半决赛惨败[k]。

综上所述，尽管2018年各类预测方法多借鉴过往经验，但足球赛事受球员状态、伤病、场地、天气等多种不可控因素影响，任何模型均难以完全准确[k]。

世界杯的魅力正在于其不可预知性，正是这种悬念令球迷为之着迷[k]。

参考链接：

https://www.kdnuggets.com/2018/06/football-world-cup-predictions.html

https://medium.com/@itsmuriuki/predicting-fifa-world-cup-2018-using-machine-learning-dc07ad8dd576

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