Predict Raven世界盃
32 強 90 分鐘勝平負：8 個模型加一個校準融合，並排比較。
8 個模型 + 多校準融合，全程不看市場價 · 預測時間 2026-06-29
市場盲測——全程不讀取任何賠率或市場價。只預測每場 90 分鐘內的勝 / 平 / 負；打平也算一種結果，之後靠加時、點球決出誰晉級，不在預測範圍。8 個模型各自打分，一個多校準融合彙總成對外結論。已踢完的加拿大對南非不在其中；每場結束後我們都會公開打分。
第 1 場置信 · 中
🇧🇷巴西對日本🇯🇵
看好 巴西 90 分鐘內取勝，約 51%
巴西 51%平局 33%日本 16%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)444214
xG-corrected Elo393625
PRODEGY split attack/defence Elo473023
Physical-decay dynamic-K Elo403624
Tactical style-clash mElo453817
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)79210
Passing-network structure (random forest)69256
Stacked Ensemble433720
Multi-calibrated 8-in-1採用513316
巴西平局日本
第 2 場置信 · 中
🇩🇪德國對巴拉圭🇵🇾
看好 德國 90 分鐘內取勝，約 47%
德國 47%平局 36%巴拉圭 17%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)483814
xG-corrected Elo433621
PRODEGY split attack/defence Elo453223
Physical-decay dynamic-K Elo403624
Tactical style-clash mElo344026
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)62344
Passing-network structure (random forest)60355
Stacked Ensemble423721
Multi-calibrated 8-in-1採用473617
德國平局巴拉圭
第 3 場置信 · 中
🇳🇱荷蘭對摩洛哥🇲🇦
看好 荷蘭 90 分鐘內取勝，約 46%
荷蘭 46%平局 32%摩洛哥 22%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)343927
xG-corrected Elo443323
PRODEGY split attack/defence Elo382933
Physical-decay dynamic-K Elo443422
Tactical style-clash mElo293833
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)80191
Passing-network structure (random forest)573112
Stacked Ensemble443521
Multi-calibrated 8-in-1採用463222
荷蘭平局摩洛哥
第 4 場置信 · 低
🇨🇮科特迪瓦對挪威🇳🇴
看好 挪威 90 分鐘內取勝，約 41%
科特迪瓦 29%平局 30%挪威 41%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)323434
xG-corrected Elo162856
PRODEGY split attack/defence Elo292843
Physical-decay dynamic-K Elo172855
Tactical style-clash mElo173251
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)324127
Passing-network structure (random forest)501337
Stacked Ensemble433324
Multi-calibrated 8-in-1採用293041
科特迪瓦平局挪威
第 5 場置信 · 高
🇫🇷法國對瑞典🇸🇪
看好 法國 90 分鐘內取勝，約 68%
法國 68%平局 21%瑞典 11%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)69247
xG-corrected Elo67249
PRODEGY split attack/defence Elo382537
Physical-decay dynamic-K Elo68239
Tactical style-clash mElo80182
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)88111
Passing-network structure (random forest)82135
Stacked Ensemble493021
Multi-calibrated 8-in-1採用682111
法國平局瑞典
第 6 場置信 · 低
🇲🇽墨西哥對厄瓜多爾🇪🇨
看好 墨西哥 90 分鐘內取勝，約 38%
墨西哥 38%平局 34%厄瓜多爾 28%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)284725
xG-corrected Elo263737
PRODEGY split attack/defence Elo283240
Physical-decay dynamic-K Elo293734
Tactical style-clash mElo65305
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)542422
Passing-network structure (random forest)332839
Stacked Ensemble413821
Multi-calibrated 8-in-1採用383428
墨西哥平局厄瓜多爾
第 7 場置信 · 低
🇧🇪比利時對塞內加爾🇸🇳
看好 比利時 90 分鐘內取勝，約 44%
比利時 44%平局 37%塞內加爾 19%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)463816
xG-corrected Elo343828
PRODEGY split attack/defence Elo343333
Physical-decay dynamic-K Elo343828
Tactical style-clash mElo453916
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)63361
Passing-network structure (random forest)583111
Stacked Ensemble413920
Multi-calibrated 8-in-1採用443719
比利時平局塞內加爾
第 8 場置信 · 中
🏴英格蘭對剛果民主🇨🇩
看好 英格蘭 90 分鐘內取勝，約 58%
英格蘭 58%平局 30%剛果民主 12%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)63289
xG-corrected Elo68239
PRODEGY split attack/defence Elo502426
Physical-decay dynamic-K Elo67249
Tactical style-clash mElo543115
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)49465
Passing-network structure (random forest)67285
Stacked Ensemble463222
Multi-calibrated 8-in-1採用583012
英格蘭平局剛果民主
第 9 場置信 · 中
🇺🇸美國對波黑🇧🇦
看好 美國 90 分鐘內取勝，約 48%
美國 48%平局 33%波黑 19%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)513613
xG-corrected Elo493318
PRODEGY split attack/defence Elo354223
Physical-decay dynamic-K Elo453421
Tactical style-clash mElo513514
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)592417
Passing-network structure (random forest)502228
Stacked Ensemble433621
Multi-calibrated 8-in-1採用483319
美國平局波黑
第 10 場置信 · 中
🇨🇭瑞士對阿爾及利亞🇩🇿
看好 瑞士 90 分鐘內取勝，約 49%
瑞士 49%平局 33%阿爾及利亞 18%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)563113
xG-corrected Elo433324
PRODEGY split attack/defence Elo413029
Physical-decay dynamic-K Elo443323
Tactical style-clash mElo343729
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)63370
Passing-network structure (random forest)71245
Stacked Ensemble443521
Multi-calibrated 8-in-1採用493318
瑞士平局阿爾及利亞
第 11 場置信 · 高
🇪🇸西班牙對奧地利🇦🇹
看好 西班牙 90 分鐘內取勝，約 75%
西班牙 75%平局 20%奧地利 5%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)76204
xG-corrected Elo672310
PRODEGY split attack/defence Elo432235
Physical-decay dynamic-K Elo662311
Tactical style-clash mElo503119
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)65314
Passing-network structure (random forest)38584
Stacked Ensemble463222
Multi-calibrated 8-in-1採用75205
西班牙平局奧地利
第 12 場置信 · 低
🇵🇹葡萄牙對克羅地亞🇭🇷
看好 葡萄牙 90 分鐘內取勝，約 43%
葡萄牙 43%平局 38%克羅地亞 19%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)464113
xG-corrected Elo403624
PRODEGY split attack/defence Elo343333
Physical-decay dynamic-K Elo383725
Tactical style-clash mElo364024
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)54460
Passing-network structure (random forest)58357
Stacked Ensemble413821
Multi-calibrated 8-in-1採用433819
葡萄牙平局克羅地亞
第 13 場置信 · 高
🇦🇷阿根廷對佛得角🇨🇻
看好 阿根廷 90 分鐘內取勝，約 64%
阿根廷 64%平局 26%佛得角 10%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)70255
xG-corrected Elo77194
PRODEGY split attack/defence Elo472726
Physical-decay dynamic-K Elo77194
Tactical style-clash mElo77203
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)70264
Passing-network structure (random forest)523612
Stacked Ensemble463321
Multi-calibrated 8-in-1採用642610
阿根廷平局佛得角
第 14 場置信 · 低
🇦🇺澳大利亞對埃及🇪🇬
90 分鐘內最可能打平，約 38%
澳大利亞 26%平局 38%埃及 36%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)284725
xG-corrected Elo373924
PRODEGY split attack/defence Elo234136
Physical-decay dynamic-K Elo383824
Tactical style-clash mElo274231
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)02080
Passing-network structure (random forest)153748
Stacked Ensemble374122
Multi-calibrated 8-in-1採用263836
澳大利亞平局埃及
第 15 場置信 · 高
🇨🇴哥倫比亞對加納🇬🇭
看好 哥倫比亞 90 分鐘內取勝，約 60%
哥倫比亞 60%平局 29%加納 11%
九個預測模型並排對比
Dixon-Coles (Bayesian-shrunk)63307
xG-corrected Elo73225
PRODEGY split attack/defence Elo423028
Physical-decay dynamic-K Elo73225
Tactical style-clash mElo593011
Line-breaks & offers efficiency (gradient-boosted)67285
Passing-network structure (random forest)58375
Stacked Ensemble463321
Multi-calibrated 8-in-1採用602911
哥倫比亞平局加納
只給勝 / 平 / 負概率——不涉及金額、賠率或任何市場數據。對外公佈的結論來自多重校準融合模型；下方 8 行模型展示了各方法在哪裡一致、在哪裡分歧。比賽結算後再做打分。