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2010年南非世界杯，神奇的章魚保羅因成功連續(xù)預(yù)測了8場賽事而名揚世界。
八年，彈指一揮間（沒忘記你，巴西世界杯）。這一屆的世界杯冠軍又將花落誰家？顯然，章魚保羅已然指望不上了，但新的技術(shù)已經(jīng)迫不及待地登場，8年后的俄羅斯世界杯，人工智能登場了。
來自德國多特蒙德技術(shù)大學的 Andreas Groll 和他的同事給出了一個答案。
他們使用了一種結(jié)合機器學習和傳統(tǒng)統(tǒng)計學的叫做“隨機森林”(Random Forest) 的算法，來分析最有可能奪冠的球隊。
隨機森林算法可以分析大型數(shù)據(jù)集，同時避免了其他數(shù)據(jù)挖掘算法的缺陷。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法假設(shè)未來事件可以由決策樹決定，該決策樹通過引用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)來計算每個分支的結(jié)果。然而，決策樹有一個問題，即在分支過程的后一階段，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏，容易產(chǎn)生巨大變化，從而導(dǎo)致決策嚴重扭曲，產(chǎn)生過度擬合問題。
隨機森林算法則不同。它不是計算每個分支的結(jié)果，而是計算隨機分支的結(jié)果，如此計算多次，每次都有不同的隨機選擇的分支，最終結(jié)果是所有這些隨機建構(gòu)的決策樹的平均值。
這種方法有顯著的優(yōu)點。它不存在困擾普通決策樹的過度擬合問題，并且可以顯示關(guān)鍵變量。因此，如果一個特定的決策樹包含許多參數(shù)，很容易看出哪些參數(shù)對結(jié)果的影響最大，而弱變量可以被忽略。
Groll 和他的同事正是用這種方法來模擬 2018 世界杯。他們對球隊可能進行的每一場比賽的結(jié)果進行建模，并利用結(jié)果構(gòu)建出最有可能的比賽進程。
Groll 和 co 選定了一系列可能決定結(jié)果的潛在因素進行建模：一國 GDP 和人口數(shù)、國際足聯(lián)對國家隊的排名、球隊本身屬性（比如隊員平均年齡、擁有的歐冠球員的數(shù)量、是否有主場優(yōu)勢等）。
下圖顯示了球隊在整個比賽中的賠率，包括最有可能獲勝的球隊。根據(jù)研究人員的計算，西班牙最有可能勝出，概率為 17.8%，略高于德國。
雷鋒網(wǎng)注：AI 預(yù)測的世界杯排名
如果德國隊在小組賽階段獲勝，在 16 隊淘汰賽階段更有可能遭遇強敵，算法得出德國進入四分之一決賽的幾率為 58%。相比之下，西班牙不太可能在最后的 16 強中面臨強大的對手，因此有 73% 的機會進入四分之一決賽。
但是！在 Groll 和 co 對整個比賽進行了 10 萬次模擬后發(fā)現(xiàn)，在比賽開始的時候，西班牙機會最大，但如果德國打進四分之一決賽，冠軍就會易主。
昨晚想必大家已經(jīng)興奮地看完了第一場比賽，東道主俄羅斯 5-0 完勝沙特阿拉伯，但遺憾的是，根據(jù)他們的預(yù)測，這兩支球隊都不可能進入四分之一決賽。
當然，有人對這些預(yù)測持懷疑態(tài)度。由于足球比賽隨機性太強，這種精確的比賽過程在實際比賽中可能性太小。
此外，他們的機器學習算法顯然沒有預(yù)測到，西班牙會在球隊首戰(zhàn)前兩天解雇并更換主教練。
梅西曾經(jīng)說過:“在足球中，如果沒有嚴謹和精確，才能和優(yōu)雅就沒有意義?！?/p>
高盛在編制 2018 年世界杯的預(yù)測時，似乎把他的話放在了心上。
該公司使用機器學習來運行 200,000 個模型，挖掘團隊和個人球員屬性數(shù)據(jù)，以幫助預(yù)測特定的比賽得分。然后，高盛模擬了 100 萬次比賽的變化分析，計算出每個球隊的晉級概率。
下圖顯示了高盛如何看待世界杯比賽進程。每個國家旁邊的數(shù)字代表該球隊是否能超過對手，并利用機器學習算法進行比賽迭代。
雷鋒網(wǎng)注：高盛預(yù)測圖
以下是高盛得出的關(guān)鍵結(jié)論:
預(yù)計巴西將以 1.70：1.41 的比分擊敗德國，贏得第六次世界杯冠軍；
盡管法國舉起獎杯的幾率比德國高，但預(yù)計在半決賽中與巴西的對決將使其無法贏得冠軍；
英格蘭有望進入四分之一決賽階段，高盛表示將輸給德國；
西班牙和阿根廷預(yù)計將落后，都將在四分之一決賽中失利；
盡管俄羅斯是世界杯主辦國，但預(yù)計不會從小組賽中出線；
沙特阿拉伯是黑馬，在小組賽階段會領(lǐng)先于俄羅斯（顯然已經(jīng)預(yù)測錯了）
雷鋒網(wǎng)注：俄羅斯進球，普京得意攤手
via: MIT Technology Review ；Business Insider ；Motherboard
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