随着 2026 世界杯越来越临近，大家最关心的问题也很直接：哪些球队能小组出线？哪些队会成为黑马？最后冠军又可能是谁？

以前做这种预测，通常要靠专家经验、赔率变化、球队状态和球迷直觉。但现在有了 AI 和历史比赛数据，我们可以换一种方式来看世界杯：把过去一百多年国际足球比赛的数据整理出来，再结合 2026 世界杯的实际分组和对阵，让模型根据球队历史表现、近期状态、进攻能力、防守能力、赛事强度等信息，给出一条完整的晋级预测路径。

这次我就尝试用 CodeBuddy 搭了一套世界杯预测流程：先获取国际足球历史比赛数据，再构造球队特征，训练胜率分类器，最后模拟小组赛、32 强、16 强、8 强、半决赛和决赛，生成一份完整的 2026 世界杯晋级预测。

当然，这不是“预言”，也不是说模型一定比人更懂球。现在AI这么强大，我们就可以充分使用AI进行一次数据驱动的世界杯推演：用历史数据和机器学习方法，看看在当前对阵条件下，模型会更看好谁。

历史数据拿到的是1872年到2024年，所有球队足球比赛的成绩。

https://www.kaggle.com/datasets/martj42/international-football-results-from-1872-to-2017

该数据集包含从 1872 年第一场正式比赛到 2026年的 49016 条国际足球比赛结果。比赛范围从 FIFA 世界杯到 到常规友谊赛等等的数据。

通过获取数据后，做成对应的特征。这里面主要是通过把历史中两支队伍的信息记录下来，包括：

利用上面这些信息，我们就可以利用大模型，帮助我们快速制作一个胜率预测分类器，给出每场比赛的胜率结果。

下载这个kaggle数据集：https://www.kaggle.com/datasets/martj42/international-football-results-from-1872-to-2017然后分析一下这个数据集的构造

然后会得到一个具体的分析报告，我们就可以利用这些数据开始进行预测了

第二步，获取26年世界杯的比赛队伍

首先先获取26年世界杯有哪些队伍参赛：

帮我获取 26年世界杯，小组赛的对阵情况

之后，我们就可以拿到26年世界杯的所有参赛队伍名单

而且codebuddy还帮我快速总结了一下

第三步，AI预测小组赛中哪支球队胜利

有了上面的所有数据，我们就可以很快的让AI大模型帮我们制作一个分类器，预测每支队伍的获取概率。

Q：利用获取到的kaggle数据集，还有对阵名单，训练一个分类器，帮我预测一下小组赛谁会出线。最后生成一份html页面进行展示

模型很快就帮我们构造了一个GradientBoosting分类器，数据使用Kaggle的49,215场国际比赛历史数据（1872-2026），而在

做了加权胜率、近期状态、世界杯表现、进球/失球数据、赛事重要度权重。

A组方面，毫无疑问是墨西哥和韩国携手出现。其他组的情况如下：

整体来看，强队出线概率普遍很稳，比如巴西、比利时、法国、阿根廷、英格兰、西班牙都在 97% 左右或以上。竞争比较激烈的组主要是 J 组和 K 组：J 组阿尔及利亚、奥地利差距不算大；K 组葡萄牙和哥伦比亚几乎并列，刚果民主共和国也还有一定机会。

还有可以给出8个最好的第三名成绩进入淘汰赛：

第四步，预测淘汰赛的晋级名单

目前已经得到了所有进入淘汰赛的名单，接下来就可以预测最后的冠军了

上半区整体强弱分化比较明显。德国、法国、西班牙、比利时的晋级概率都很高，其中西班牙对阿尔及利亚达到 

，属于比较稳的晋级预测。德国面对瑞典也有 

，说明模型仍然看好传统欧洲强队的淘汰赛稳定性。

不过上半区最值得注意的是两场相对反常的预测。第一是 

，属于五五开偏韩国，说明这场悬念较大。第二是 

，这是一个明显的冷门倾向，模型对摩洛哥的评价非常高，甚至认为它面对荷兰也有较大优势。

下半区同样是传统强队占优。巴西对日本有 

。整体来看，巴西、阿根廷、葡萄牙仍然是下半区最稳的几支球队。

，几乎是全表最接近五五开的比赛。

，有优势但不是碾压。奥地利对加拿大 

，也属于有优势但仍存在变数的对阵。

如果按预测胜率来看，本轮最稳的晋级队伍大致是：

西班牙、比利时、土耳其、葡萄牙、法国、巴西、克罗地亚、美国、德国。

摩洛哥淘汰荷兰、韩国淘汰瑞士、科特迪瓦险胜塞内加尔。

从 16 强开始，强队之间的碰撞明显变多。最早的焦点战就是 

 胜率晋级。另一边，摩洛哥延续黑马走势，以 

 淘汰韩国，成为上半区最亮眼的非传统豪强。

上半区的真正强势队伍是西班牙。西班牙先是在 16 强以 

 淘汰克罗地亚，随后 8 强又以 

 击败比利时，到了半决赛面对法国仍有 

 的胜率。也就是说，西班牙是一路被模型高度看好，整体统治力非常强。

下半区则是巴西和葡萄牙的主线。巴西先以 

 击败英格兰，半决赛面对葡萄牙也有 

 的胜率。巴西这条晋级路线含金量很高，因为它连续跨过英格兰、葡萄牙两支强队，最终进入决赛。

。这说明模型认为，西班牙虽然是上半区最稳定、最强势的球队，但面对巴西时仍然处于下风。巴西的综合实力、淘汰赛上限和关键战能力被评估得更高。

最后给出模型评估了1w次的效果，得到了最后的26年世界杯的晋级之路：

这次预测的结果里，整体逻辑还是比较符合直觉的：传统强队依然占据明显优势，巴西、法国、西班牙、阿根廷、葡萄牙、英格兰、比利时这些球队大多走得比较远。但同时，模型也给出了一些有意思的冷门信号，比如摩洛哥淘汰荷兰、韩国击败瑞士、葡萄牙淘汰阿根廷等。

最终模型模拟出的决赛是西班牙对阵巴西，冠军预测给到了巴西。主要是因为巴西在关键淘汰赛中的综合实力和上限更被模型看好，所以最终以 65.3% 的胜率夺冠。

不过模型的预测只能作为一个参考。足球最大的魅力，恰恰在于它不完全服从数据。一个红牌、一次伤病、一脚世界波、一次点球大战，都可能改变整届世界杯的走势。

从另一个角度看，这次实验更有意思的地方在于，现在只要有数据、有工具、有对阵信息，就可以快速搭建一个自己的预测模型，并把结果可视化出来。

你也可以用我这种方法，快速搭建一个AI预测足球模型出来，快来试试把~

AI 算了一遍 2026 世界杯：西班牙进决赛，巴西最终夺冠

后台策略工程师

人工智能

2026世界杯AI预测：利用1872-2026年49,000多场国际比赛数据训练模型，完整模拟晋级路径。预测巴西将在决赛中以65.3%胜率击败西班牙夺冠。模型识别出摩洛哥淘汰荷兰等潜在冷门，同时传统强队如法国、阿根廷、葡萄牙依然被看好。该数据驱动分析为球迷提供全新的赛事观察视角，展示AI在体育预测中的实际应用。

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