利用机器学习模型Machine Learning model预测比赛结果，概率为模型自动生成，仅供娱乐参考。主要思路为以机构给出的平均胜率指数为基础，与模型模拟的概率进行比较，分析差异性、分歧点。模型模拟是一种讲究大概率结果的数学预测，是客观的数据，综合评价属于个人主观解读。目前引入4种数学模型进行比较，主要原理是机器学习、泊松分布、神经网络等理论。

(相关资料图)

1、机器学习模型预测（略激进型）：偏看好阿森纳取胜，曼联的拉力也较大，不败概率达到52%。

2、机构初始预测：偏看好阿森纳胜出，平和负有一定拉力，曼联不败概率达到51.43%，数据呈522局势。

3、机构即时预测：相比初始情况，向阿森纳胜出倾斜，平和负依然有一定拉力，曼联不败概率达到48.99%，数据呈522局势。

4、算法模型预测（保守型）：偏看好阿森纳胜出，平和负的概率为27%，曼联不败的拉力达到54%，数据呈522局势。

5、指数模型预测（略激进型）：略看好阿森纳胜出，曼联不败的拉力达到44%，数据呈422局势。

6、神经网络模型预测（激进型）：比较看好阿森纳胜出，平和负的概率只有17%，数据呈611局势。

综合评价：各单位的数据主要为522分布，肯定了主队阿森纳的纸面实力优势，支持力度略有差异，对平的防御在24%-28%，对负比较看淡。

总的来看，阿森纳可以捍卫主场、保持不败，关键是能否取胜。机构在逐渐略微示好阿森纳，调低对客队的预期，但对平局的防御一直没有放松。

从大趋势选择来说，最大概率还是阿森纳取胜，其次为平局。

如果让本人主观选择，可能会青睐平局，因为感觉各因素对阿森纳过于利好，反而容易倒灶。

从进球预期来看，有超过60%的概率不少于2球。

比分娱乐预测：2-1、2-2、3-2、1-1

本预测纯属利用数据进行模拟的娱乐记录，不作任何参考和推荐。