Mengapa Sebagian Besar Klaim "Prediksi AI" Runtuh
Ini adalah sesuatu yang saya pelajari dengan cara yang sulit: siapa pun dapat mengklaim akurasi 70%. Membuat angka itu bermakna adalah cerita yang sama sekali berbeda.
Ketika saya mulai mengevaluasi sistem prediksi—baik milik OddsFlow sendiri maupun pesaing—saya dengan cepat menyadari bahwa sebagian besar metrik yang dipublikasikan menyesatkan atau tidak lengkap.
Metrik yang Kami Percaya
Akurasi Saja Tidak Bermakna
Ya, kami melacak tingkat keberhasilan. Tapi inilah masalahnya: jika Anda hanya memprediksi favorit berat, Anda bisa mencapai 60%+ sambil memberikan nol wawasan berguna.
Itulah mengapa kami selalu memasangkan akurasi dengan kalibrasi—apakah prediksi 70% benar-benar terjadi 70% dari waktu di ratusan sampel?
Skor Brier: Metrik Utama Kami
Jika saya harus memilih satu angka, itu adalah skor Brier. Ini menghukum kepercayaan berlebihan dan memberi penghargaan pada probabilitas yang dikalibrasi dengan baik.
- Tebakan acak: 0.25
- Model bagus: < 0.20
- Model luar biasa: < 0.18
Kami menerbitkan skor Brier kami di halaman Performa AI karena kami percaya pada transparansi.
Ukuran Sampel Tidak Bisa Ditawar
Setiap metrik di bawah 500 prediksi pada dasarnya adalah noise. Kami tidak menarik kesimpulan sampai kami memiliki setidaknya 1.000 sampel per jenis pasar.
Tanda Bahaya yang Kami Pelajari untuk Dikenali
Setelah meninjau banyak layanan prediksi, pola-pola ini selalu menunjukkan masalah:
- Tidak ada data historis tersedia — jika mereka tidak bisa menunjukkan performa masa lalu, mungkin ada alasannya
- Tingkat kemenangan yang mencurigakan tinggi — apa pun yang bertahan di atas 65% hampir pasti dipilih secara selektif
- Pelaporan selektif — hanya menunjukkan streak menang atau liga tertentu
- Tidak ada output probabilitas — hanya "pilih tim ini" tanpa tingkat kepercayaan
Bagaimana Kami Mengevaluasi Model Sendiri
Di OddsFlow, setiap pembaruan model melewati pipeline ini:
- 1Backtest pada data yang ditahan — jangan pernah evaluasi pada data pelatihan
- 2Periksa kalibrasi di seluruh bin — apakah prediksi 60% kami mencapai sekitar 60%?
- 3Bandingkan dengan baseline pasar — bisakah kami mengalahkan odds penutupan?
- 4Jalankan 3+ bulan live — performa di kertas tidak dihitung
Kami telah membunuh banyak model yang terlihat bagus dalam backtesting tetapi gagal saat live.
Apa Artinya Ini Untuk Anda
Saat mengevaluasi sistem prediksi apa pun—termasuk milik kami—ajukan pertanyaan ini:
- 1Berapa ukuran sampel di balik angka-angka itu?
- 2Apakah mereka menunjukkan kalibrasi, bukan hanya akurasi?
- 3Bisakah Anda memverifikasi rekam jejak historis?
- 4Apakah mereka jujur tentang keterbatasan dan streak kalah?
Sistem terbaik adalah yang memberi tahu Anda ketika mereka tidak yakin.
📖 Bacaan terkait: Cara Kami Membangun Model AI • AI vs Analisis Manusia
*OddsFlow menyediakan analisis olahraga bertenaga AI untuk tujuan pendidikan dan informasi.*