专家模型是没有你说的优化函数的，就是凭知识来挑变量给权重，然后出结果。囧纳尔可能是这样做的，然后发现得到的排名与某个排名有些相似，因而觉得可以。如果他是以某某为目标调权重甚至变量，那就是两相结合了。我不知道他是哪一种。
十几个特征几十个样本，这是很容易过拟合的呀，样本量相对与于变量太少了
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 是的，说实话数据驱动模型大部分情况需要大数据，特征抽取足够多（也就是他列举的干货种类繁多），结合他的优化函数（五绝排名），才能学出来些有用的权重。而且数据量大时，线性拟合不一定好用了，可能需要用到高阶模型。
: 然而，本身优化函数只有五个点的话，很容易过拟合。所以，对于一个研究对象是史上前几十球员的排名，特征仅有十多条，矩阵球员数乘特征（干货）数不超过几百，这个就属于小数据了。没准专家模型更有用。这时候就未必需要迷信于他的优化函数（五绝排名）了。哪怕他拍着胸脯说，我这个权重就是合理的，理由如下blabla。不用管是否符合五绝排名，那也不失为一种办法。
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