Analyse sportive transparente. Pas de boîtes noires.
EdgeCourt est une plateforme indépendante d'analyse sportive. Nous utilisons l'apprentissage automatique pour prédire les résultats de basketball — et nous montrons notre travail.
Nous avons testé trois algorithmes sur 1 310 matchs NBA pour trouver l'approche la plus fiable:
| Modèle | Précision | Log Loss ↓ | Calibration |
|---|---|---|---|
| Logistic Regression ⭐ | 65.4% | 0.616 | Meilleur |
| Random Forest | 65.4% | 0.631 | Bon |
| Gradient Boosting | 63.2% | 0.640 | Passable |
Résultat: Régression Logistique a gagné 11 des 12 métriques. Nous avons choisi ce qui fonctionne, pas ce qui semble impressionnant.
"Quand le modèle simple surpasse les alternatives complexes, cela signifie généralement que le signal est clair et les modèles complexes trouvent du bruit."
Là où ça compte le plus — quand nous sommes confiants, nous avons généralement raison:
| Niveau de Confiance | Précision | Échantillon |
|---|---|---|
| >70% Confiance | 79.2% | 332 matchs |
| >80% Confiance | 84.0% | 119 matchs |
| >85% Confiance | 92.9% | 42 matchs |
Notre calibration signifie qu'un pick à 80% gagne environ 80% du temps. Pas de chiffres gonflés.
Nous validons les prédictions comme les fonds quantitatifs professionnels:
Cela évite le surapprentissage. Notre précision correspond aux résultats réels car nous testons correctement.
Chaque prédiction utilise ces métriques de performance:
Pas de boîtes noires. Chaque caractéristique a un sens clair.
Questions, feedback ou demandes:
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