Methodology, measured

Model Calibration Lab

Регистър на изборите ви казва какво е спечелило. Calibration показва дали вероятностите са означавали нещо: когато казваме 60%, случва ли се 60% от времето? По-долу всяка settled prediction е оценена по два начина — sharp market (devigged) и нашия модел — с неудобното сравнение на видно място.

Settled predictions 4,538
Brier score 0.598

Нашият модел (Elo + form): 0.617

Log-loss 1.001

Нашият модел (Elo + form): 1.028

Calibration error 0.8pp

Нашият модел (Elo + form): 0.4pp

Predicted probability vs observed frequency

Всяка точка е 10-point probability band (min. 30 observations). Колкото по-близо до диагонала, толкова по-добра calibration. Всеки мач допринася с трите си изхода.

Sharp market (devigged) Нашият модел (Elo + form) perfect calibration
0% 0% 25% 25% 50% 50% 75% 75% 100% 100% Нашият модел (Elo + form) · 0–10%: 7.5% → 7.1% (n=112) Нашият модел (Elo + form) · 10–20%: 16.4% → 16.8% (n=1056) Нашият модел (Elo + form) · 20–30%: 26% → 25.9% (n=6205) Нашият модел (Elo + form) · 30–40%: 34.7% → 34.6% (n=2646) Нашият модел (Elo + form) · 40–50%: 44.8% → 43.9% (n=2047) Нашият модел (Elo + form) · 50–60%: 54.3% → 56% (n=1024) Нашият модел (Elo + form) · 60–70%: 63.9% → 64.3% (n=381) Нашият модел (Elo + form) · 70–80%: 74.1% → 75.2% (n=105) Нашият модел (Elo + form) · 80–90%: 83% → 88.2% (n=34) Sharp market (devigged) · 0–10%: 7.4% → 5.6% (n=270) Sharp market (devigged) · 10–20%: 16.2% → 17.5% (n=1657) Sharp market (devigged) · 20–30%: 25.3% → 25.1% (n=5261) Sharp market (devigged) · 30–40%: 34.3% → 33.6% (n=2748) Sharp market (devigged) · 40–50%: 44.8% → 43.9% (n=1680) Sharp market (devigged) · 50–60%: 54.6% → 56.2% (n=1077) Sharp market (devigged) · 60–70%: 64.4% → 63.9% (n=598) Sharp market (devigged) · 70–80%: 74.6% → 79.2% (n=240) Sharp market (devigged) · 80–90%: 83.7% → 86.1% (n=72)
Band Sharp market (devigged) — Predicted (avg) Observed Obs. Нашият модел (Elo + form) — Predicted (avg) Observed Obs.
0–10% 7.4% 5.6% 270 7.5% 7.1% 112
10–20% 16.2% 17.5% 1657 16.4% 16.8% 1056
20–30% 25.3% 25.1% 5261 26% 25.9% 6205
30–40% 34.3% 33.6% 2748 34.7% 34.6% 2646
40–50% 44.8% 43.9% 1680 44.8% 43.9% 2047
50–60% 54.6% 56.2% 1077 54.3% 56% 1024
60–70% 64.4% 63.9% 598 63.9% 64.3% 381
70–80% 74.6% 79.2% 240 74.1% 75.2% 105
80–90% 83.7% 86.1% 72 83% 88.2% 34

По-ниски Brier и log-loss са по-добри; calibration error е observation-weighted average gap между predicted и observed. Честният извод: devigged sharp market е по-добре калибриран от нашия модел — именно затова този сайт ценообразува всичко спрямо market, вместо да ви продава model predictions. Методология: вероятностите са както са показани в момента на записване, без retro-fitting; outcomes са от official results.

Пълна методология →
Полезно ли ти е? Изпрати го на приятел, който залага.