章 3 · 7 分钟
第3章 — 从过往结果中学习而不自欺
比赛结束后开始最重要也最少被实践的部分：学习。大多数下注者只看结果评判选择。这是错的。一个好决策可能输；一个坏决策可能赢。重要的是过程。
1. 应得吗？ — 终场xG作为裁判
比赛结束后，第一个问题不是'谁赢了'而是'谁应该赢'。xG 2.1 vs 0.6但0-1=客队偷胜。PronoStats保存每场比赛的最终xG。
2. Brier分数 — 评估预测的正确方式
模型说'主胜70%'但客胜，是错了吗？不一定。Brier分数衡量预测概率与实际结果的差距。PronoStats对每场比赛都计算。
3. 样本大小 — 不要信任5场比赛
常见错误：'连错3场，太差了'。3场不是样本。判断1X2准确率至少需50场，Over/Under需30场，基于xG的需80场。PronoStats有1200+场记录。
4. 准确率趋势 — 模型在进步吗？
静态准确率是照片，趋势是电影。PronoStats按市场追踪每日准确率。读30天滚动窗口。
5. 各联赛准确率 — AI在哪里表现最强？
联赛不平等。德甲Over 2.5约70%，意甲约62%。战术碎片化的联赛较差（MLS）。/accuracy的'按联赛'分项告诉你在哪里下注。
6. 校准 — 模型的终极测试
校准良好的模型：说70%时，事件真的70%发生。PronoStats将ML概率与博彩公司赔率按60-40混合以改善校准。
本章测验
检查是否掌握了概念 — 不记录数据，仅供您参考。
1.AI连错3场。模型差吗？
2.Brier分数0.20是...
3.PronoStats在哪个联赛准确率最高？
常见问题
什么样的Brier分数算'好'？
1X2足球低于0.25为良好，低于0.20优秀。PronoStats ML约0.79原始，~0.64 Groq校正后。
为什么ML的Brier比Groq差？
因为Groq在ML之上工作：读取ML概率，加入背景信息，进行修正。这就是增值。
在哪里查看单一市场的历史准确率？
在/accuracy页面，按市场和时期过滤。