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。本预测引入2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。
杯赛不同于联赛，异常元素较多，模型的基础数据较少，预测有难度。
预测就是看球之余的娱乐爱好，不要太当真。
（一）国王杯：皇家马德里VS马德里竞技
综合评价（主观分析）：各单位整体认可皇马的优势，支持力度略有偏差。机构指数呈现522局势，即时数据在略微降低对皇马的期待，变化较少，略微抬高对平的期待。机器学习略看好一点皇马，但分化不明显，平局具备拉力，总体认为皇马不败，指数呈现332局势。算法模型偏看好皇马，数据与机构类似，呈现522局势。国外数据平台认为主队不败。各单位对平局比较防备，概率都在26%-36%左右。客胜打出概率较低。
总体趋势为皇马保持不败，大概率还是皇马胜出，可疑点在于平局的拉力较大，很难排除。如果追求高回报，不如娱乐平局。
从进球预期来看，较大概率少于3球，指数黏稠，2球是分水岭。
比分娱乐猜测：1-1、1-0、2-0、0-0
（二）国王杯：瓦伦西亚VS毕尔巴鄂竞技
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，指数基本呈现333局势。机构的变化极小，略微看淡瓦伦西亚、看高毕尔巴鄂竞技。机器学习模型激进看好主队，但客队拉力较大。算法模型和国外数据平台的态度接近，指数都是333局势，算法模型看好客队不败，国外数据平台认为平局是黏稠指数的最优解。
综合来看，瓦伦西亚坐镇主场无法给出一点让步，信心不足，不如看好毕尔巴鄂竞技保持不败，如果单选可能平局还是比较合理的结果，毕竟指数难以分化，保守点可以直接放弃。
从进球预期来看，稍大概率会少于3球，分化一般，2球也是分水岭，主要看主队能否进球。
比分娱乐猜测：0-0、1-1、0-2、1-2
本预测纯属利用数据进行模拟的娱乐记录，不作任何参考和推荐。