java算法在竞猜足球分析预测中的准确率验证技巧方法分享

最近闲来无事，出于对足球的热爱，又痴迷于大数据技术，用java建了百来种算法模型，写了一个小软件，用来分析预测竞猜足球的胜平负。或许很多朋友都有疑问，竞猜足球到底怎么分析才能预测准确？竞猜足球盘口有什么分析技巧？其实，大数据可以告诉你们答案。

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提取码: yb0u

Thread.sleep(30*1000);
List<MatchOddsYazhiCp> matchOddsDxqcps=oddsExtractYa.htmlToMatchDxqiuQtCps(code_str_dxq, match_id,new_match_id);
List<MatchOddsYazhiZp> matchOddsDxqZps=oddsExtractYa.htmlToMatchDxqiuQtZps(code_str_dxq, match_id,new_match_id);

        oddsService.addMatchOddsDxqCp(matchOddsDxqcps);
        oddsService.addMatchOddsDxqZp(matchOddsDxqZps);

        logger.info("【大小球模型分析】---"+match_id+"---大小球初始指数：【"+matchOddsDxqcps.size()+"】");
        logger.info("【大小球模型分析】---"+match_id+"---大小球最终指数：【"+matchOddsDxqZps.size()+"】");
        //4家公司初盘相同
        boolean cp_state=compareDxqCp(matchOddsDxqcps);
        //4家公司终盘相同
        boolean zp_state=compareDxqZp(matchOddsDxqZps);
        //检验初终盘口是否一致
        boolean cz_state=checkOddsDxqEquality(matchOddsDxqcps,matchOddsDxqZps);
        //校验是否符合模型规律
        boolean rule_state=checkOddsDxqModelRule(matchOddsDxqZps);
        //校验水位方向
        boolean odds_rule=checkOddsModelRule(matchOddsDxqZps)；

废话不多说，大数据预测竞猜足球的准确率怎么样？我们拿日职联乙组联赛来进行预测举例说明。
预测需满足条件：
1.日职联乙组联赛，奥闷亚盘盘口为主队受让平半（+0.25）盘口的比赛。
2.奥闷初始欧赔，平赔、负赔【低于】威廉希尔的欧赔，平赔、负赔。
3.奥闷初始欧赔，胜赔【高于等于】威廉希尔的初始胜赔。

经过大数据算法建模统计，日职联乙组联赛，只要满足下面三点，双方分胜负的概率高达92%，这是大数据统计出来的大概率事件。这里用程序验证了17-18赛季的数据，日职联（306场）、日职乙（306场）共计712场。
符合规律的有107场，程序验证预测准确率为: 胜 53 平 9 负45 -----平局的概率只有8%，胜负的概率为92%。

例子1

日职乙 爱媛FC 0：1 水户蜀葵 初盘（受平半） 比赛时间：2019-05-25 16:00

奥闷欧赔初始指数：3.68 2.93 2.03
威廉欧赔初始指数：3.60 3.10 2.10
满足以上3个条件，大数据预测胜负概率为92%。
大数据结论：无平局、最终0-1 预测准确。

例子2

日职乙 琉球FC 2：1 新泻天鹅 初盘（受平半） 比赛时间：2019-05-25 18:30

奥闷欧赔初始指数：2.88 3.50 2.25
威廉欧赔初始指数：2.88 3.41 2.13
满足以上3个条件，大数据预测胜负概率为92%。
大数据结论：无平局、最终2-1 预测准确。

例子3

日职乙 岐阜FC 1：2 町田泽维 初盘（受平半） 比赛时间：2019-05-26 18:30

奥闷欧赔初始指数：3.18 3.13 2.12
威廉欧赔初始指数：3.10 3.25 2.20
满足以上3个条件，大数据预测胜负概率为92%。
大数据结论：无平局、最终1-2 预测准确。

大数据中隐藏着很多这样的规律大概率事件，这里就不一一举例了，总之要相信技术的力量，大数据能提高竞猜足球预测的准确性是毫无疑问的。

原文地址：https://blog.51cto.com/14403292/2409728