How a prediction is made
Kurz gesagt: Das Modell lernt Teamstärke aus der bisherigen Matchhistorie, ergänzt sie um matchup-spezifische Hinweise und prüft jede Wahrscheinlichkeit anschließend gegen zukünftige Ergebnisse.
- 01Team strengthRatings und Unsicherheit werden chronologisch aktualisiert.
- 02Matchup evidenceDirekte Duelle, gemeinsame Gegner und Graphpfade werden kombiniert.
- 03ContextForm, Recency, Ligaunterschiede und Season-Übergänge liefern Kontext.
- 04ProbabilityDie Evidenz wird zu einer kalibrierten Gewinnwahrscheinlichkeit.
- 05EvaluationWalk-forward-Vorhersagen werden mit späteren Ergebnissen verglichen.
Transparency:Die Website zeigt vorberechnete JSON-Snapshots an. Die detaillierten Berechnungen werden privat durchgeführt, bevor sie veröffentlicht werden.
DETAILS ZUM ABLAUF
Erläuterung
Stärke und Unsicherheit
Glicko-basierte Ratings (R) schätzen die Teamstärke. Die Rating Deviation (RD) zeigt, wie unsicher diese Schätzung ist: Inaktive oder neue Teams sind unsicherer, neue Ergebnisse reduzieren die Unsicherheit.
Mehr als nur das Rating
Die Ratingdifferenz wird durch direkte Duelle, gemeinsame Gegner, Graphpfade und die Qualität der bisherigen Gegner ergänzt. Die Gewichte können sich je nach Liga unterscheiden.
Aktueller Kontext
Recency und Form geben jüngeren Spielen mehr Einfluss. Ligaunterschiede sowie Aufstieg, Abstieg und Wildcards werden als explizite Season-Übergänge verarbeitet. Verwendet wird nur Wissen, das vor dem Match verfügbar war.
Wahrscheinlichkeit statt Gewissheit
Aus Stärke, Evidenz und Unsicherheit entsteht eine Gewinnwahrscheinlichkeit. Kalibrierung wird ausschließlich auf chronologischen Trainingsvorhersagen gelernt; die Confidence berücksichtigt weiterhin die Unsicherheit der Teams.
Prüfung an echten Ergebnissen
Walk-forward-Vorhersagen werden mit späteren Ergebnissen verglichen. Dafür nutzt das Projekt Accuracy, Log Loss, Brier Score und Calibration Error sowie einen getrennten Holdout für die Optimierung.
Transparenz und Datenisolation
Die private Engine verarbeitet die Matchhistorie chronologisch und veröffentlicht einen geprüften JSON-Snapshot. Die Website liest ausschließlich diese vorab berechneten Daten; Ratings, Graphberechnungen, Optimierung und Kalibrierung laufen nicht im Browser. Private CSV-Daten, Einstellungen und interne Modellgewichte werden nicht veröffentlicht.
Zusätzliche Liga-Prognose
Aus Rating, RD und konfigurierten Liga-Schwellen wird außerdem eine nachhaltige Liga-Verteilung geschätzt. Predicted league ist eine Information über die erwartete Leistungsstufe und ersetzt nicht die offizielle Liga-Zuordnung.