谷歌解釋了為什麼他們對德國與法國比賽的預測錯誤，而 Cortana 預測正確

上個月，Bing 團隊推出了一項新功能，當用戶搜索“世界杯預測”，或任何 小組賽 （包括預賽和單淘汰賽后期）他們將展示每支球隊獲勝的機會。 隨著 Cortana 團隊將其集成到 Windows Phone 中，此功能變得非常流行。 憑藉 Bing 的強大功能，Cortana 在本屆世界杯上的所有預測都正確無誤。 谷歌也加入了預測領域，對所有比賽都有自己的預測。 最近，由於德國隊戰勝法國隊的預測錯誤，谷歌得到了德國 - 法國隊的比賽結果錯誤。 與此同時，Corana 猜對了。 今天，谷歌在他們的博客文章中解釋了為什麼他們弄錯了，請在下面閱讀。

所以它進入了四分之一決賽。 我們給了法國 69% 的機會，但我們錯了。 德國以 1 比 0 擊敗法國。那是唯一一場讓我們的預測打亂的比賽。 在 8 輪 8 比 16 之後，我們現在是 11 比 12。

為什麼我們把德國和法國弄錯了？
世界杯球隊特別難以建模，因為他們一起打的比賽很少。 美國教練尤爾根·克林斯曼最近告訴紐約時報，他看到了他的球員 和他見理髮師的頻率差不多. 如果數據是一個好的模型的命脈，我們會因為缺乏更多信息而受苦。

但是，我們知道在相同的環境中，其他人的預測表現更好（小時/噸 Cortana; 他們的模型更多地依賴於博彩市場的說法，而我們的模型是從遊戲數據得出的歸納模型）。

那麼，為什麼我們把德國和法國弄錯了呢？ 在世界杯的前四場比賽中，法國的射門次數比德國多，射門次數更多，而且他們的射門來自更“危險的位置”（即更接近球門）。 這些信息補充了實際目標，在我們的模型中形成了“預期目標”統計數據。

此外，在前四場比賽中，德國隊允許他們的對手進行更多的危險射門，因此他們的對手的預期進球數更高。 而且，這讓他們的對手在他們的第三場比賽中傳球更好。 在德法的比賽中，法國以13對8對德國的射門，以及9對6的命中率實際上超過了德國。 如果運氣好一點，他們可能已經領先了。

微軟是如何得出這些預測的？

預測體育賽事結果的過程與投票節目預測不同，因為受歡迎程度和一些情緒信號在決定誰贏得比賽方面發揮的作用不同。 相反，少數人的行為和表現完全決定了誰贏、輸或平。 對於比賽，我們的模型通過各種因素來評估每支球隊的實力，例如在資格賽和其他國際比賽中的勝負/平局記錄以及這些比賽中的勝利幅度，並根據位置進行調整，因為主場優勢是一個已知的偏差。 進一步的調整與使一支球隊比另一支球隊具有優勢的其他因素相關，例如主場（巴西）或接近（南美球隊）、比賽場地（混合草地）、比賽時間天氣條件和其他此類因素。 此外，從預測市場獲得的數據使我們能夠調整贏/輸/平概率，這是由於人們對結果下注所捕捉到的“群眾智慧”現象。

谷歌和必應都沒有預測德國會在半決賽中戰勝巴西。 由於巴西前鋒內馬爾已經出局，任何人都很容易得到這樣的結果。 無論如何，讓我們看看會發生什麼！