可能是由于人类（包括球王）预测不靠谱，前几届世界杯预测战况和冠军的任务，常常交给动物完成。

比如，章鱼哥保罗。如果保罗活到现在，应该惊喜的发现，它的工作，现在有人工智能系统可以代替了。这不，在2018俄罗斯世界杯马上开打之际，德国4位科学家联手打造了一个世界杯AI预测模型。

综合各种应有尽有的因素：国际足联排名、平均年龄、顶级联赛球员数量、国家人口比率、GDP、教练国籍等等，真真AI建模、大数据应用，云计算加持。轻轻松松，当前准确率不知比菠菜公司高到哪里去。最后他们郑重其事地推出结论：西班牙胜率最大。

只是万万没想到，比赛尚未开始，人类就给了AI意想不到的一击。正所谓人算不如云计算，云计算难料人使绊。就在世界杯开战前24小时，西班牙炒掉了带队2年的不败战绩主教练。AI看了都傻眼。

不过这个AI模型就这样了吗？拿衣服。这4位严谨德国科学家自然考虑到了可能存在的变量，在10万次比赛模拟后，他们认为：如果德国人打入四分之一决赛，那西班牙就呵呵了。

好一个神奇的AI。讲科学一般而言，大数据预测为导向的AI，最常使用的方法有泊松回归、排序算法以及随机森林，都old school，都比较经典。

而这次在综合比较了几种方法后，4位德国科学家决定主采用随机森林建模，该方法诞生于2001年，比起传统的回归和排序，思路新得一比，预测效果也更胜一筹。更重要的是，随机森林附上排序算法里的一个协变量，再经过合体进化，就能变成更加强大的算法，甚至比菠菜公司预测的还要准。

具体如何实现？
数据准备要搞出这个AI，首先要来到数据篇，往届世界杯对战数据自然是题中之义，但光有比赛维度的数据又怎么够？所以这个AI还把经济因素、球队实力、主场优势、球队结构，教练因素等纳入其中。

经济因素参考人口和人均GDP 。前者参考各国人口数据，并与全球总人口对比 ，看球队所属国对全球人口增长的贡献。人均GDP则重在增长，用球队所属国的人均GDP，以及全球平均的人均GDP，来看2002至2014年的经济增长情况。

球队实力也从两方面考量。一是历史进程，使用国际足联排名，可管窥球队过去4年的核心表现；二是菠菜赔率，把菠菜公司ODDSET提供的赔率，转换为球队胜率纳入模型。

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