Blog
Głębokie analizy NBA, uczenie maszynowe i nauka prognozowania koszykówki
Podsumowanie sezonu zasadniczego: Co model przewidział dobrze, co źle i dlaczego
760 prognoz. Jeden pełny sezon zasadniczy. Oto szczera analiza XGBoost_TOP17_v1.4_Platt — poziom po poziomie, drużyna po drużynie i co to oznacza przed fazą play-off.
Podsumowanie sezonu zasadniczego: Co model przewidział dobrze, co źle i dlaczego
760 prognoz. Jeden pełny sezon zasadniczy. Oto szczera analiza XGBoost_TOP17_v1.4_Platt — poziom po poziomie, drużyna po drużynie i co to oznacza przed fazą play-off.
3 miesiące później: Model zbieżny — oto co naprawdę mówią dane
Po 695 prognozach na żywo w trakcie sezonu NBA, nasza dokładność live zrównała się z wynikami backtestów. Obraz kalibracji również uległ zmianie — i to nie w taki sposób, jakiego można by się spodziewać.
Zrozumieć 'Four Factors' w koszykówce: Głęboka analiza metryk, które wygrywają mecze
Model 'Four Factors' Deana Olivera z niezwykłą precyzją wyjaśnia, dlaczego drużyny wygrywają. Oto jak działają poszczególne wskaźniki, jak wyglądają ich rzeczywiste wagi i jak korzysta z nich nasz model XGBoost_Top17.
Przeanalizowałem 5 000 meczów NBA – Oto co naprawdę przewiduje zwycięstwa
Czego nauczyłem się budując model predykcyjny, który przeczy wszystkiemu, co myślisz, że wiesz o koszykówce
16 dni na żywo: Dlaczego nasze szczere 64% bije deklarowane 80%
Po 116 prognozach w ciągu 16 dni przedstawiamy brutalnie szczere podsumowanie wyników oraz wyjaśniamy, dlaczego kalibracja liczy się bardziej niż surowa dokładność.