第五名解决方案

私有榜单排名：第 5 名

私有榜单得分： 0.10748

notebook

首先，我要祝贺所有参与者，并感谢 Kaggle 和组织委员会年复一年举办如此精彩的比赛！

背景

这是我第一次参加 Kaggle 比赛，我之前曾预测过其他体育比赛的结果。

方法论

通过分析过去几年的高分解决方案，有一些看似简单但效果很好的方案。例如，很多人参考了 Nate Silver 的数据，并在 2024 年进行了一些手动微调。所以这次我也选择了类似的方法。

我的工作主要是根据可视化页面的分析，然后基于 @kaito510 notebook 的输出文件手动调整一些概率。我不认为过去的数据可以线性外推到现在，它们的相关性不是很大。但历史数据可以用作基线。同时我认为赔率比例很好地反映了概率，正如股市常说的那样，如果信息完全透明，那么价格就包含了信息。

以下是我的一些微调方法：

• 参考了一些预测男子组和女子组获胜者的热门投票网站的结果。评论区也提到，男子组的概率更随机，而女子组更稳定。因此，对于男子组，我没有选择夺冠热门杜克大学。
• 基于赔率微调结果
• 基于 ELO 评级系统和 Nate Silver 的预测进行微调
  由于今年的大多数锦标赛并不是特别“疯狂”，这种方法效果很好

明年见！