单双哈希（www.hx198.vip）:数据模型预测0126德甲，多特存疑，法兰克福、门兴、柏林努力抢分

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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，同时引入一个国外数据平台的数据作为参考。

（一）美因茨VS多特蒙德

综合评价（主观分析）：各单位的指数分化不明显。机构在略微调高对多特的期待，推动胜负双分。机器学习、算法模型均略看好一点多特，但分化不明显，美因茨拉力较多。指数模型认为两队实力接近、难解难分。神经网络模型略示好美因茨。国外数据平台认为主队不败。

个人感觉各单位的态度有分歧，对多特的信心好像一般，低于主观预期，美因茨存在较大拉力。指数分化程度较低，整体趋势是分胜负

从进球预期来看，较大概率会多于2球。

（二）弗莱堡VS法兰克福

综合评价（主观分析）：各单位总体认为两队实力接近、难以分化。机构在略微调高对法兰克福的期待。弗莱堡坐镇主场却让步乏力，总体倾向是法兰克福不败。个人感觉可能平局打出概率较大。

从进球预期来看，稍大概率会多于2球，分化一般。

（三）勒沃库森VS波鸿

综合评价（主观分析）：各单位总体看好勒沃库森有优势胜出，平局存在一定概率。

从进球预期来看，较大概率会多于2球。

（四）奥格斯堡VS门兴

综合评价（主观分析）：各单位认为两队实力差距不大、难解难分。机构局势为324，变化趋势为调高对门兴的期待。其他模型局势为333，难以分化。

总体趋势是门兴不败，个人认为平局打出概率较大。

从进球预期来看，较大概率不超过3球。