Análise esportiva transparente. Sem caixas pretas.
EdgeCourt é uma plataforma independente de análise esportiva. Usamos aprendizado de máquina para prever resultados de basquete — e mostramos nosso trabalho.
Testamos três algoritmos em 1.310 jogos da NBA para encontrar a abordagem mais confiável:
| Modelo | Precisão | Log Loss ↓ | Calibração |
|---|---|---|---|
| Logistic Regression ⭐ | 65.4% | 0.616 | Melhor |
| Random Forest | 65.4% | 0.631 | Bom |
| Gradient Boosting | 63.2% | 0.640 | Regular |
Resultado: Regressão Logística venceu 11 de 12 métricas. Escolhemos o que funciona, não o que parece impressionante.
"Quando o modelo simples supera as alternativas complexas, geralmente significa que o sinal é claro e os modelos complexos encontram ruído."
Onde mais importa — quando estamos confiantes, geralmente acertamos:
| Nível de Confiança | Precisão | Amostra |
|---|---|---|
| >70% Confiança | 79.2% | 332 jogos |
| >80% Confiança | 84.0% | 119 jogos |
| >85% Confiança | 92.9% | 42 jogos |
Nossa calibração significa que um pick de 80% ganha aproximadamente 80% das vezes. Sem números inflados.
Validamos previsões como os fundos quantitativos profissionais:
Isso previne overfitting. Nossa precisão corresponde aos resultados reais porque testamos corretamente.
Cada previsão usa estas métricas de desempenho:
Sem caixas pretas. Cada característica tem significado claro.
Perguntas, feedback ou consultas:
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