1) λ 的估计
- 常见：基于进攻/防守强度、主客场因子与联赛均值的对数线性模型；
- 简化：历史均值 + 回归因子（Shrinkage），避免样本过少导致的方差过大。
2) 截断误差
当 K 取值较小（例如 5~6）时，比分矩阵尾部被截断。我们的实现会输出 cutoff = 1 - sum，建议 cutoff < 0.5%；否则增大 K。
3) Top scorelines
模型展示 Top 5 比分及其概率，便于快速体感分布。
当 K 取值较小（例如 5~6）时，比分矩阵尾部被截断。我们的实现会输出 cutoff = 1 - sum，建议 cutoff < 0.5%；否则增大 K。
模型展示 Top 5 比分及其概率，便于快速体感分布。