纳达尔的决赛胜率从36%跌入4%却最终获胜，大数据预测错在哪？

看了月份费达拿双打淘汰赛的球迷，肯定可能会对下面这幅图印象淋漓尽致。

在赛前，以大资料启发式预期费德勒胜出的机率只有36%。顶多掉前两盘后，费德勒胜出的机率大跌到了4%。令我好奇的是，到了第三盘，2-3，0-40陷于年终3个破发点时，费德勒胜出的机率可能会大跌到多少，一心必应该在1%以下吧？

最终的结局给以上预期啪啪打脸，费德勒五盘完胜战胜了梅德维德夫。大资料预期与实际结果相差甚远，这成了月份费达拿淘汰赛的一个热播。

我们不禁要问，大资料的预期分析刚才难为在哪？

然而，负责这项文书工作的人毫毫无疑问问他们难为了，并且否认36%和4%的资料是确实的。过去的统计资料证实，费德勒一共在大满贯打了338场赛事，其里有19场赛事是先顶多2盘，只有2场已完成了“让二追三”的完胜，胜率缺乏11%。

更重要的是，在先顶多两盘的19场赛事里，有13场是对阵Top10球队，费德勒全部胜出。直到月份费达拿双打淘汰赛结束，费德勒才获胜得了1场赛事。

启发式并不能直观预期顶多获胜，它仅是基于费德勒过去的历史优异成绩，揭示他在月份费达拿淘汰赛相同的情况下可能会有什么样的表现。这区别于系统对的强降雨机率，一般而言来说道，兼具某种前提条件（浓度、气压、湿度等）的情况下，历史上强降雨的机率是30%，假如以前兼具了这些前提条件，那么可以预报说道强降雨机率是30%。

“我们的文书工作首先是在过去的赛事里找出与月份费达拿淘汰赛相类似的赛事，然后对这些赛事进行统计分析，进而数值出费德勒月份费达拿淘汰赛的决胜负机率。很多人认为，4%的结果意味着费德勒可能会顶多掉这场赛事。实际上，我们一心要表达的意思并不是这样，我们只是说道，在那种情况下，打100次，费德勒可能会获胜4次，但这一次他刚才是获胜还是顶多，没有人知道最终结果。”负责此项文书工作的Jesús Lagos 推论说道。

Jesús Lagos目前聘任于西班牙的公司名为ScoutAnalyst 的资料咨询美国公司，他们的主要文书工作就是依靠大资料数值分析体育赛事的决胜负。

我们也可以将4%的胜率理解为，假如月份费达拿淘汰赛有100个重合宇宙的话，那么这场淘汰赛就可以打100次，大资料启发式结果是费德勒获胜4次，梅德维德夫获胜96次，而我们凑巧处于费德勒获胜得淘汰赛的那个重合宇宙之里。

在足球分析美国公司Driblab的首席总裁Salva Carmona看来，给费德勒打出4%的胜出机率仍未“并不慷慨了”。因为在网球球手后期以来，只有6名球队在大满贯淘汰赛里做到了“让二追三”的伟业，分别是：比约·博格（1974年费德勒）、伊万·伦德尔（1984年费德勒）、安德烈·阿加西（1999年费德勒）、加斯顿·高迪奥（2004 年费德勒）、多米尼克·林恩（2020年美网）和诺瓦克·德约科维奇（2021年费德勒）。

不论如何，低至4%的胜率与最终结果还是有着巨大反差，以上推论仍难以让人信服。研究小组美国公司或许也意识到他们的启发式假定缺陷，还有尚待改进和完善的地方。

“从以前开始，我们只能顾虑前提只能在预期仿真里转为其它变数，例如疲劳程度、赛事耗时、天气情况诱因、场地诱因、歌迷的背书等等。”Salva Carmona促使推论说道。

要一心尽可能直观地预期赛事结果，不仅要有海量的资料，还要借助于和构建启发式仿真。实际上，做到以上双曲线还远远不够，我们已进入AI后期，体育赛事决胜负预期也只能引入AI技术。

除了以上外在的客观资料除此以外，费德勒的精神上诱因，他的意志力和战斗精神上也只能被顾虑进去。事实上，绝大多数人将费德勒的获得胜利归功于他的精神上和意志，这对赛事股票价格和结果至关重要。

但是，如何将球队的持续性匹配为可假设、可数值的资料，毫无疑问是并不棘手的难题。

人算不如天算。体育赛事最大的幽默感就在于遗憾，在于结果的不可预期性。就算是日后精密的启发式，也难以直观预期出最终的决胜负。正如费德勒在发给费德勒的贺信所言，“永远不让归因于一位好成绩的心。”（来源：网球之家 译者：云卷云舒）

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