Transparentne prognozy oparte na uczeniu maszynowym
Zamieniamy dane koszykarskie w trafne przewidywania. Nasz model XGBoost_TOP17 łączy 17 zoptymalizowanych cech i rygorystyczną walidację, aby zapewnić 67% skuteczności.
Nasza historia
DataProven.bet powstało z prostego pytania: czy uczenie maszynowe może przewidywać wyniki NBA lepiej niż tradycyjne metody?
Zaczęliśmy od 266 potencjalnych cech, z których za pomocą regularizacji LASSO wybraliśmy 17 najsilniejszych predyktorów dla modelu XGBoost_TOP17.
To, co nas wyróżnia, to radykalna transparentność. Dokumentujemy wszystko: od selekcji cech po analizę błędów modelu.
Start 1 stycznia 2026 roku wyznaczył nowy standard w prognozach sportowych — oparty na edukacji, rzetelności i zaufaniu.
Selekcja kluczowych zmiennych za pomocą metody LASSO
Sześć sezonów NBA wykorzystanych do budowy i walidacji modelu
Metodologia i poziom pewności dostępne dla każdej prognozy
Metryki wydajności modelu
Model XGBoost_TOP17 przeszedł rygorystyczne testy poprzez backtesting i kroswalidację. Oto kluczowe wskaźniki jego niezawodności:
Note: Powyższe metryki bazują na danych historycznych (2020–2025). Śledzenie wyników na żywo rozpoczeło się 22 grudnia 2025 roku. Pełna dokumentacja dostępna jest w materiałach edukacyjnych.
Nasze podejście
Wierzymy, że platformy prognostyczne powinny nie tylko podawać wyniki, ale i uczyć. Nasza filozofia opiera się na trzech filarach:
Radykalna transparentność
Pokazujemy, jak działamy. Każda prognoza zawiera poziom ufności i czynniki wpływające na wynik. Parametry LASSO i XGBoost są w pełni jawne.
- Dokumentacja wszystkich 17 cech z wzorami
- Otwarta dyskusja o ograniczeniach modelu
- Codzienny monitoring wyników z pełną odpowiedzialnością
- Analiza kalibracji (70% ufności oznacza ~70% wygranych)
Edukacja przede wszystkim
Zrozumienie mechanizmu prognoz jest równie ważne jak same prognozy. Tworzymy treści o ML, architekturze XGBoost i analityce sportowej.
- Przewodniki krok po kroku po modelowaniu predykcyjnym
- Wyjaśnianie pojęć (kalibracja, kroswalidacja, feature engineering)
- Przykłady kodu i studia przypadków
- Analiza Four Factors Deana Olivera w praktyce
Decyzje oparte na danych
Pozwalamy danym mówić za siebie, unikając subiektywnych założeń. Stosujemy walidację czasową, by zapobiegać overfittingowi.
- LASSO eliminuje ok. 70% nieistotnych zmiennych
- Kroczące metryki formy (L5 i L10)
- Wpływ zmęczenia (mecze back-to-back)
- Net Rating skorygowany o siłę terminarza
Co oferujemy
Prognozy meczów NBA
Skupiamy się na przewidywaniu wyników z kalibrowanym prawdopodobieństwem. Analizujemy formę, Four Factors i czynniki odpoczynku. Publikacja codziennie o 6:00 ET (12:00 czasu polskiego).
- Szanse na zwycięstwo (dom/wyjazd)
- Poziomy pewności prognoz
- Ważność cech dla konkretnego spotkania
Metodologia modelu
Dokumentacja architektury XGBoost_TOP17 i selekcji LASSO. Dowiedz się dokładnie, jak powstają nasze typy — bez tajemnic.
- Rola LASSO w doborze predyktorów
- Optymalizacja hiperparametrów modelu
- Metody walidacji szeregów czasowych
- Analiza Brier Score i trafności
Nauka Machine Learningu
Tutoriale z Pythona i analityki sportowej. Zbuduj własny model NBA dzięki naszym profesjonalnym poradnikom.
- Python w analityce (pandas, scikit-learn)
- XGBoost od treningu do wdrożenia
- Inżynieria cech w danych sportowych
- Strategie backtestingu i metryki jakości
Śledzenie wyników
Pełna jawność poprzez codzienne raporty. Analizujemy sukcesy, porażki i ewentualny dryf kalibracji modelu.
- Dokładność ogólną i wg poziomów pewności
- Krzywe kalibracji w czasie
- Trendy tygodniowe
- Porównania wersji modelu (testy A/B)
Plany rozwoju
Maj 2026: tenis | Następnie: linie punktowe NBA, propsy zawodników i piłka nożna
Kto tworzy DataProven
Od data scientistów dla analityków
DataProven.bet to projekt pasjonatów analityki sportowej z doświadczeniem w ML i inżynierii danych. Nie jesteśmy tipsterami — jesteśmy badaczami zafascynowanymi matematyczną stroną sportu.
Nasz zespół łączy wiedzę o Pythonie i statystyce NBA. Studiując podejścia FiveThirtyEight i publikacje akademickie, stworzyliśmy system, który rzuca wyzwanie tradycyjnym prognozom.
Wierzymy, że branża potrzebuje więcej transparentności i rzetelności, a mniej krzykliwych haseł bez pokrycia.
Nasze wartości
- Uczciwość: otwarcie mówimy o błędach
- Edukacja: dzielenie się wiedzą o ML jest kluczowe
- Rygor: każda teza poparta jest testami
- Ewolucja: ciągłe doskonalenie algorytmów
- Społeczność: wspólne budowanie wiedzy
Prognozowanie jest trudne. Nie obiecujemy nieomylności — obiecujemy uczciwość.
Dzięki modelowi XGBoost i przejrzystej metodologii budujemy narzędzie, któremu możesz zaufać.
Witaj w świecie analityki NBA opartej na danych.