Metodologia

1Raccolta Dati

Otteniamo i nostri dati grezzi da API sportive di livello enterprise, garantendo informazioni aggiornate all'ultimo minuto su tutto, dalle formazioni iniziali alle condizioni del campo. Tracciamo oltre 1.000 punti dati distinti per partita.

2Feature Engineering

I dati grezzi non bastano. Progettiamo metriche personalizzate per catturare meglio le dinamiche di prestazione delle squadre:

• Momentum xG (Expected Goals): Come una squadra sta performando rispetto alle attese nelle ultime 5 partite.
• Indice di Fatica: Calcolato in base alla distanza percorsa, ai giorni di riposo e alla congestione del calendario.
• Compatibilità Tattica: Come la formazione tipica di una squadra performa storicamente contro lo schema preferito dell'avversario.

3Modelli di Machine Learning

Impieghiamo un approccio ensemble, utilizzando diverse architetture di machine learning. Il Gradient Boosting (XGBoost) ci aiuta a trovare pattern non lineari nei dati, mentre i modelli di regressione di Poisson simulano le distribuzioni dei goal.

4Analisi Human-in-the-Loop

Mentre le nostre probabilità di base non sono influenzate dall'emozione umana, i nostri articoli e le analisi tattiche usano i Large Language Model (LLM) per costruire narrative leggibili e illuminanti.