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我们基于赛事实体与上下文（历史对阵、近期攻防强度、主客场、伤停与旅行距离等）构建特征，并以经过概率校准的分类模型输出胜/平/负分布。为避免过拟合，使用时间序交叉验证与可靠度曲线进行评估与校准。

各模型的先验、特征选择与校准方式不同，因而对临场因子（如阵容更新、旅途疲劳）的敏感度不同。建议对比多个模型并关注置信区间与漂移监测提示。

赛前基础数据每日滚动；赛中事件数据接近实时；重要参数（阵容、伤停、天气）在赛前约2小时重点刷新，并在官宣后再次校正。

置信区间越宽，代表数据或环境不确定性越高。建议在区间内评估策略，不将点估计视为唯一答案，关注区间与分布形态。

结合泊松族模型与分层结构，基于球队攻防强度、节奏与射门质量（xG）估计进球分布；再由联合分布推导比分概率矩阵。

支持在应用内缓存赛程、阵容与模型输出摘要，弱网环境下仍可快速浏览；首次使用请在网络良好时完成同步。

本平台提供数据与技术分析，仅供研究与交流，不构成投注、投资或任何保证性承诺。请理性看待AI输出，独立判断与决策。