核心公式
P(c)=ΣT_j(x,c)/9；当前9棵浅层规则分别检查拿分、净胜球、主客场、攻防与波动，每条规则返回预设三项分布后取均值。T_j：第j条工程浅层规则；x：赛前状态、攻防与波动特征；c：主胜、平局或客胜方向
模型用途
使用多维赛前特征输出胜平负概率和特征重要性。
所属分类：机器学习与融合；公开目录状态：持续研究。单场数据与访问条件以 APP 为准。
模型输入
只使用满足模型条件的赛前信息；样本与缺失情况以 APP 为准。
只使用满足模型条件的赛前信息；样本与缺失情况以 APP 为准。
计算方法与公式
校验双方赛前历史样本 → 形成拿分、攻防、主客场和波动特征 → 执行9条固定浅层规则 → 平均规则分布并列示特征解释。
直接输出
输出规则汇总后的三项倾向与特征影响说明；它展示当前工程实现的方向，不证明训练效果。
在当前输入与假设下得到的分布或倾向，需结合本页样本与校准边界解读。
展示依据、方向与不确定性，不作为额外独立的一票预测。
如何理解边界
当前为工程规则森林，尚未用历史样本训练完整随机森林。
阈值、叶节点分布和解释权重为预设值。
特征解释不等于训练所得重要性或因果结论。
输出应按本页标明的概率、评分、因子或文字说明理解，不能保证赛果。所有内容仅供数据研究与娱乐参考。
在足球狗 APP 中查看模型。
在APP选择具体比赛，进入随机森林模型后，结合实际数据、样本与访问条件阅读输出，再与同类方法对照。