Metodologia

1Gromadzenie Danych

Pozyskujemy nasze surowe dane z profesjonalnych API sportowych klasy enterprise, zapewniając aktualne informacje o wszystkim, od składów wyjściowych po stan murawy. Śledzimy ponad 1000 odrębnych punktów danych na mecz.

2Feature Engineering

Surowe dane nie wystarczą. Projektujemy niestandardowe metryki, aby lepiej uchwycić dynamikę wydajności drużyn:

• Momentum xG (Expected Goals): Jak drużyna radzi sobie w stosunku do oczekiwań w ostatnich 5 meczach.
• Indeks Zmęczenia: Obliczany na podstawie przebytego dystansu, dni odpoczynku i nagromadzenia meczów w kalendarzu.
• Kompatybilność Taktyczna: Jak typowa formacja drużyny historycznie radzi sobie przeciwko preferowanemu schematowi przeciwnika.

3Modele Machine Learning

Stosujemy podejście zespołowe (ensemble), wykorzystując różne architektury machine learningu. Gradient Boosting (XGBoost) pomaga nam znaleźć nieliniowe wzorce w danych, podczas gdy modele regresji Poissona symulują rozkłady goli.

4Analiza Human-in-the-Loop

Podczas gdy nasze bazowe prawdopodobieństwa są wolne od ludzkich emocji, nasze artykuły i analizy taktyczne wykorzystują modele językowe (LLM) do budowania czytelnych i pouczających narracji.