押注系统：利用首发阵容预测足球比分

本文旨在通过分析我们所开发的机器学习预测模型中首发阵容在最终比分中的作用，降低足球比赛中的随机性。足球俱乐部在首发阵容上投入数百万美元，了解个人统计数据如何转化为更好的结果可以优化投资。此外，体育博彩正呈指数级增长，能够预测未来既有利可图又令人向往。我们使用机器学习模型以及来自英格兰超级联赛（2020-2022）的历史球员数据来预测比分，并理解个人表现如何改善比赛结果。我们比较了不同的预测技术，以最大化找到有用模型的可能性。我们创建了启发式和机器学习模型来预测足球比分，以比较不同技术。我们使用了不同的特征集，并表明门将统计数据比前锋统计数据对预测进球数更为重要。我们应用了广泛的评估流程来评估模型在真实世界应用中的效能。在预测连续 100 场比赛后，我们正确预测了所有降级球队。我们表明支持向量回归（Support Vector Regression）在预测最终比分上优于其他技术，且首发阵容并不能改善预测。最后，在使用真实世界赔率数据模拟博彩系统时，我们的模型实现了盈利（42% 回报率）。