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体育博彩的机器学习：模型选择是否应该基于准确性或校准？

体育博彩最近在美国的联邦合法化与机器学习的黄金时代相吻合。如果投注者可以利用数据来可靠地预测结果的概率，他们可以认识到博彩公司的赔率何时对其有利。作为体育博彩仅是美国一个数十亿美元的行业，因此确定这种机会可能非常有利可图。许多研究人员将机器学习应用于运动结果预测问题，通常使用准确性来评估预测模型的性能。我们假设对于运动博彩问题，模型校准比准确性更重要。为了检验这一假设，我们在几个季节中对NBA数据进行了训练，并在单个季节进行了投注实验，并使用已发表的赔率进行了培训。我们表明，使用校准而不是准确性，作为模型选择的基础会导致更大的回报（投资回报率为 + 34.69％对-35.17％）和最好的情况（ + 36.93％对 + 5.56％）。这些发现表明，对于体育博彩（或任何概率决策问题），校准比准确性更重要。希望增加利润的体育投篮者应基于校准而不是准确性选择其预测模型。