Прозорі прогнози на основі Machine Learning
Ми перетворюємо сирі баскетбольні дані на точну аналітику. Наша модель XGBoost_TOP17 використовує 17 оптимізованих ознак і сувору валідацію для досягнення точності у 67%.
Наша історія
Проєкт DataProven.bet народився із запитання: чи може машинне навчання прогнозувати результати NBA краще за традиційні методи?
Ми почали із 266 потенційних змінних і за допомогою LASSO-регуляризації відібрали 17 найефективніших, побудувавши модель XGBoost_TOP17
Наша головна відмінність — радикальна прозорість. Ми документуємо все: від вибору параметрів до детального аналізу помилок моделі.
Запуск 1 січня 2026 року встановлює новий стандарт у спортивній аналітиці — через чесність, освіту та довіру.
Відбір ключових змінних за допомогою методу LASSO
Шість сезонів NBA для навчання та тестування моделі
Методологія та рівні впевненості доступні для кожного прогнозу
Ефективність моделі
Модель XGBoost_TOP17 пройшла ретельну перевірку через бектестинг та крос-валідацію часових рядів. Ось наші ключові показники:
Note: Ці метрики базуються на історичних даних (2020–2025). Моніторинг результатів у реальному часі розпочався 22 грудня 2025 року. Повна методологія описана в наших освітніх матеріалах.
Наш підхід
Ми впевнені: аналітичні платформи мають не лише видавати цифри, а й пояснювати їх. Наша робота базується на трьох принципах:
Радикальна прозорість
Ми відкриваємо «капот» наших алгоритмів. Кожен прогноз містить рівень упевненості та фактори впливу. Методи відбору LASSO та параметри XGBoost повністю задокументовані.
- Опис усіх 17 ознак із точними формулами
- Відкритий розбір обмежень та складних кейсів
- Щоденне відстеження результатів із повною звітністю
- Аналіз калібрування (70% впевненості ≈ 70% перемог)
Освіта понад усе
Розуміння того, як працює прогноз, так само важливе, як і результат. Ми створюємо контент про Machine Learning, архітектуру моделей і прикладну аналітику.
- Гайди зі створення власних прогнозних моделей
- Пояснення складних концепцій (калібрування, крос-валідація)
- Приклади коду та аналітичні розбори
- Аналіз Four Factors Діна Олівера та складної статистики
Рішення на основі даних
Ми дозволяємо даним говорити за себе, уникаючи суб'єктивності. Використовуємо часову валідацію, щоб запобігти перенавчанню моделі.
- LASSO-регуляризація відсіює понад 70% зайвих параметрів
- Рухомі показники форми команд (L5 і L10)
- Врахування фактору втоми (ігри back-to-back)
- Оцінка Net Rating з коригуванням на силу суперника
Що ми пропонуємо
Прогнози матчів NBA
Фокус на результатах матчів із каліброваними ймовірностями. Оновлення щодня о 04:00 ET (11:00 за Києвом).
- Ймовірність перемоги для обох команд
- Рівні впевненості (від High до Very Low)
- Аналіз ключових ознак для кожної гри
Методологія моделі
Документація архітектури XGBoost TOP14 та процесу відбору ознак. Дізнайтеся, як саме створюються прогнози, без прихованих алгоритмів.
- Застосування LASSO для feature selection
- Оптимізація гіперпараметрів XGBoost
- Методи Time-Series Cross-Validation
- Аналіз Brier Score та надійності прогнозів
Навчання Data Science
Посібники з використання Python для спортивної аналітики. Створіть власну модель прогнозування за нашими покроковими інструкціями.
- Python (pandas, scikit-learn) для аналітики
- XGBoost: від навчання до впровадження
- Feature Engineering у баскетбольних даних
- Стратегії бектестингу та оцінка якості
Відстеження результатів
Повна звітність через щоденні огляди. Ми фіксуємо кожен прогноз і аналізуємо точність, помилки та дрейф моделі.
- Точність за рівнями впевненості
- Калібрувальні криві
- Тижневі тренди результативності
- A/B-тести різних версій моделі
Плани розвитку
Травень 2026: теніс | Далі: фори, тотали, пропси гравців та футбол
Хто ми такі
Створено дата-сайентистами для аналітиків
DataProven.bet — це проєкт ентузіастів спортивної аналітики з досвідом у ML, статистиці та розробці ПЗ. Ми не каппери, а дослідники, яких драйвить виклик прогнозування складних систем.
Ми поєднуємо експертизу в Python та аналітиці NBA. Вивчивши підходи FiveThirtyEight та академічні роботи, ми створили десятки ітерацій моделей, перевіряючи їх місяцями.
Цей проєкт — наш внесок у прозорість індустрії. Спортивним прогнозам потрібні докази та науковий підхід, а не порожні обіцянки.
Наші цінності
- Чесність: відкрито говоримо про помилки
- Освіта: знання методів ML важливіші за сухі цифри
- Прискіпливість: кожне твердження підтверджено тестом
- Еволюція: постійне вдосконалення через ітерації
- Спільнота: обмін знаннями та open-source ініціативи
Прогнозування — це робота з невизначеністю. Ми не обіцяємо магічних результатів, ми гарантуємо чесність.
Завдяки моделі XGBoost та відбору ознак LASSO ми будуємо платформу, якій можна довіряти.
Ласкаво просимо у світ аналітики, що базується на даних.