2010年南非世界杯，神奇的章鱼保罗因成功连续预测了8场赛事而名扬世界。
八年，弹指一挥间（没忘记你，巴西世界杯）。这一届的世界杯冠军又将花落谁家？显然，章鱼保罗已然指望不上了，但新的技术已经迫不及待地登场，8年后的俄罗斯世界杯，人工智能登场了。
来自德国多特蒙德技术大学的 Andreas Groll 和他的同事给出了一个答案。
他们使用了一种结合机器学习和传统统计学的叫做“随机森林”(Random Forest) 的算法，来分析最有可能夺冠的球队。
随机森林算法可以分析大型数据集，同时避免了其他数据挖掘算法的缺陷。传统的数据挖掘算法假设未来事件可以由决策树决定，该决策树通过引用一组训练数据来计算每个分支的结果。然而，决策树有一个问题，即在分支过程的后一阶段，由于训练数据稀疏，容易产生巨大变化，从而导致决策严重扭曲，产生过度拟合问题。
随机森林算法则不同。它不是计算每个分支的结果，而是计算随机分支的结果，如此计算多次，每次都有不同的随机选择的分支，最终结果是所有这些随机建构的决策树的平均值。
这种方法有显著的优点。它不存在困扰普通决策树的过度拟合问题，并且可以显示关键变量。因此，如果一个特定的决策树包含许多参数，很容易看出哪些参数对结果的影响最大，而弱变量可以被忽略。
Groll 和他的同事正是用这种方法来模拟 2018 世界杯。他们对球队可能进行的每一场比赛的结果进行建模，并利用结果构建出最有可能的比赛进程。
Groll 和 co 选定了一系列可能决定结果的潜在因素进行建模：一国 GDP 和人口数、国际足联对国家队的排名、球队本身属性（比如队员平均年龄、拥有的欧冠球员的数量、是否有主场优势等）。
下图显示了球队在整个比赛中的赔率，包括最有可能获胜的球队。根据研究人员的计算，西班牙最有可能胜出，概率为 17.8%，略高于德国。
雷锋网注：AI 预测的世界杯排名
如果德国队在小组赛阶段获胜，在 16 队淘汰赛阶段更有可能遭遇强敌，算法得出德国进入四分之一决赛的几率为 58%。相比之下，西班牙不太可能在最后的 16 强中面临强大的对手，因此有 73% 的机会进入四分之一决赛。
但是！在 Groll 和 co 对整个比赛进行了 10 万次模拟后发现，在比赛开始的时候，西班牙机会最大，但如果德国打进四分之一决赛，冠军就会易主。
昨晚想必大家已经兴奋地看完了第一场比赛，东道主俄罗斯 5-0 完胜沙特阿拉伯，但遗憾的是，根据他们的预测，这两支球队都不可能进入四分之一决赛。
当然，有人对这些预测持怀疑态度。由于足球比赛随机性太强，这种精确的比赛过程在实际比赛中可能性太小。
此外，他们的机器学习算法显然没有预测到，西班牙会在球队首战前两天解雇并更换主教练。
梅西曾经说过:“在足球中，如果没有严谨和精确，才能和优雅就没有意义。”
高盛在编制 2018 年世界杯的预测时，似乎把他的话放在了心上。
该公司使用机器学习来运行 200,000 个模型，挖掘团队和个人球员属性数据，以帮助预测特定的比赛得分。然后，高盛模拟了 100 万次比赛的变化分析，计算出每个球队的晋级概率。
下图显示了高盛如何看待世界杯比赛进程。每个国家旁边的数字代表该球队是否能超过对手，并利用机器学习算法进行比赛迭代。
雷锋网注：高盛预测图
以下是高盛得出的关键结论:
预计巴西将以 1.70：1.41 的比分击败德国，赢得第六次世界杯冠军；
尽管法国举起奖杯的几率比德国高，但预计在半决赛中与巴西的对决将使其无法赢得冠军；
英格兰有望进入四分之一决赛阶段，高盛表示将输给德国；
西班牙和阿根廷预计将落后，都将在四分之一决赛中失利；
尽管俄罗斯是世界杯主办国，但预计不会从小组赛中出线；
沙特阿拉伯是黑马，在小组赛阶段会领先于俄罗斯（显然已经预测错了）
雷锋网注：俄罗斯进球，普京得意摊手
via: MIT Technology Review ；Business Insider ；Motherboard
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