モデル解説
予測のしくみ
2段構成のベースラインモデルです。難しい仕組みより、検証できることを重視しています。
手法
1. Eloレーティング — 強さの推定
全試合の結果からチームの強さを1試合ごとに更新します。ホームの有利さと得点差を反映し、 J1・J2・J3を1つの共通ものさしで扱うため、昇格・降格してもレーティングを持ち越します。
2. Dixon-Colesポアソン — スコアの分布
強さの差から各チームの期待得点を求め、0-0や1-1の出やすさを補正して、 スコアの確率分布と勝分敗(1X2)の確率を出します。
データの範囲
- 学習：J1・J2は2005年〜、J3は2016年〜(データ欠損のある2009年は除外)。
- 評価：ブックメーカーのオッズが揃う期間(J1・J2は2017年〜、J3は2019年〜)を主対象に、市場やベースラインと比較。
- 順位表は特徴量に使いません。未来情報の混入を避けるため、各時点の順位は試合結果から作り直します。
評価の考え方
的中率だけでなく、確率の正確さ(Brier)と、 「70%と言った試合が本当に約70%起きるか」という較正を重視します。 比較対象は、一様予測・ホーム勝率・市場オッズ(手数料除去後)です。
開幕直後は不確実性が高めです。
2026-27は秋春制へ移行した最初のシーズンで、開幕時点の強さの推定は直近の試合(百年構想リーグ2026を含む)に依存します。
本モデルはベースラインで、移籍・負傷・日程過密は含みません。予測は確率であり、外れる前提でご覧ください。