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何を解決するか

sports-betting は、スポーツベッティングモデルの作成、テスト、デプロイを包括的に支援するツールキットを提供します。スポーツ統計とベッティングオッズの収集、過去データに対する戦略のバックテスト、および「価値ベット」（モデルの予測確率がブックメーカーの暗黙確率を上回るケース）の特定を簡素化します。

動作方法

このライブラリは2つの主要なコンポーネントに分かれています：

1. Dataloaders：指定された統計データおよびオッズソースからデータを抽出・整形し、データの出所を明確に保つように処理します。
2. Bettors：scikit-learn推定器をラップして、ベッティング戦略のバックテストと、今後のイベントに対する価値ベットの予測を実行します。

モデル作成に加え、プロジェクトには 実行 レイヤーも含まれており、ブックメーカーAPI経由またはPlaywrightを使用してウェブブラウザを自動化することで、ブックメーカーのウェブサイトと対話してベットを実行できます。

対象ユーザー

• データサイエンティストおよびMLエンジニア：scikit-learnエコシステムを使ってスポーツ予測モデルを構築・評価したい人。
• AIエージェント開発者：MCPサーバーを備えており、AIエージェント（例：Claude）がデータを探索し、モデルを記述し、バックテストを行い、ベットを実行できるようにします。
• スポーツベッター：価値ベットをプログラム的に発見・実行したいユーザー。

特徴

• AIエージェント統合：データ探索からベット実行までを一貫して行える専用のMCPサーバーを備えています。
• scikit-learn互換性：任意のscikit-learn推定器をBettorの基盤モデルとして使用可能です。
• エンドツーエンドワークフロー：データ抽出、モデル訓練、バックテスト、自動ベット実行までをカバーする完全なパイプラインです。
• マルチインターフェースアクセス：Python API、コマンドラインインターフェース（CLI）、AIエージェント用のMCPサーバーの3つの方法で利用可能。