Методология

Как создаются AI-прогнозы на PredictTennisMatch: входные данные, модели, начисление очков, калибровка и известные ограничения.

Входные данные

Каждый прогноз на матч начинается со структурированного снимка данных, собранного на этапе генерации (SSG):

  • Метаданные матча: время начала, место проведения, покрытие, турнир, раунд.
  • Текущая форма каждого игрока (последние 5 матчей, с поправкой на давность).
  • История личных встреч двух игроков за последние матчи.
  • Статистика по покрытиям — как каждый игрок выступает на харде, грунте и траве.
  • Распределения вероятностей по победителю матча, тоталу геймов и рынкам больше/меньше.

Подробнее об этой метрике — Elo rating.

Модели

Прогнозы создаются ансамблем больших языковых моделей, которые обрабатывают перечисленные выше структурированные данные и выдают калиброванное распределение вероятностей и короткое обоснование.

Ни одна отдельная модель не определяет прогноз. Пайплайн агрегирует результаты моделей и возвращается к наиболее откалиброванному источнику, если кандидат расходится сильнее заданного порога. О лежащей в основе вероятностной модели — probability theory.

Начисление очков в турнирах

Когда вы делаете прогнозы в турнирах, ваши очки начисляются детерминированно:

  • 1 очко за верный исход (победа 1-го игрока / победа 2-го игрока).
  • 3 очка за точный итоговый счёт.

Калибровка

Уверенность прогноза калибруется по историческим результатам, а не по внутренней уверенности модели. Вероятность победы 60% означает, что примерно в 60% подобных матчей модель оказывается права, — а не то, что победит фаворит. Подробнее о статистической концепции — Calibration (statistics).

Известные ограничения

В теннисе есть неустранимая случайность. Модель не учитывает травмы, снятия с турнира и новости о физической готовности в последнюю минуту, если этих сигналов нет в её обучающих данных. Прогнозы лучше читать вместе с актуальными новостями, а не вместо них.

О нас · Редакционная политика