1. 选择适合的AI NCAA Bracket预测算法

为什么重要：错误的算法会导致预测准确率下降40%以上

  1. 评估不同机器学习模型的特点（随机森林vs神经网络）
  2. 测试历史数据回溯验证（至少包含5个赛季数据）
  3. 优化模型参数调整（学习率、树深度等关键指标）
个人推荐从随机森林开始，它的可解释性让新手更容易理解预测逻辑

2. 正确清洗NCAA球队数据

为什么重要：脏数据会让AI预测偏离真实结果30-50%

  1. 收集完整的球队赛季数据（得分、篮板、助攻等核心指标）
  2. 处理缺失值和异常值（特别关注伤病影响的场次）
  3. 计算高级指标如进攻效率值和防守强度指数

3. 实战部署预测模型

为什么重要：70%的预测失败源于部署阶段的操作失误

  1. 导入完整锦标赛对阵表（64强名单确认后立即更新）
  2. 运行AI预测脚本生成各轮次胜率矩阵
  3. 可视化结果制作直观的bracket图表