Análisis deportivo transparente. Sin cajas negras.
EdgeCourt es una plataforma independiente de análisis deportivo. Usamos aprendizaje automático para predecir resultados de baloncesto — y mostramos nuestro trabajo.
Probamos tres algoritmos en 1,310 partidos NBA para encontrar el enfoque más confiable:
| Modelo | Precisión | Log Loss ↓ | Calibración |
|---|---|---|---|
| Regresión Logística ⭐ | 65.4% | 0.616 | Mejor |
| Random Forest | 65.4% | 0.631 | Bueno |
| Gradient Boosting | 63.2% | 0.640 | Regular |
Resultado: Regresión Logística won 11 of 12 performance metrics. We chose what works, not what sounds impressive.
"Cuando el modelo simple supera las alternativas complejas, generalmente significa que la señal es clara y los modelos complejos encuentran ruido."
Donde más importa — cuando estamos seguros, generalmente acertamos:
| Nivel de Confianza | Precisión | Muestra |
|---|---|---|
| >70% Confianza | 79.2% | 332 partidos |
| >80% Confianza | 84.0% | 119 partidos |
| >85% Confianza | 92.9% | 42 partidos |
Nuestra calibración significa que un pick del 80% gana aproximadamente el 80% de las veces. Sin números inflados.
Validamos predicciones como los fondos cuantitativos profesionales:
Esto previene el sobreajuste. Nuestra precisión coincide con resultados reales porque probamos correctamente.
Cada predicción usa estas métricas de rendimiento:
Sin cajas negras. Cada característica tiene significado claro.
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