なぜほとんどの「AI予測」の主張は崩壊するのか
これは私が身をもって学んだことです：誰でも70%の精度を主張できます。その数字を意味のあるものにすることは全く別の話です。
予測システムを評価し始めたとき—OddsFlow自身のものと競合他社のもの—公開されているほとんどのメトリクスが誤解を招くか不完全であることにすぐに気づきました。
私たちが信頼するメトリクス
精度だけでは意味がない
はい、命中率を追跡します。しかし問題は：重い優勝候補だけを予測すれば、ゼロの有用な洞察を提供しながら60%以上を達成できることです。
だから私たちは常に精度とキャリブレーションを組み合わせます—70%の予測は数百のサンプルで実際に70%の確率で起こりますか？
ブライアスコア：私たちの主要メトリクス
1つの数字を選ぶなら、ブライアスコアです。過信を罰し、適切にキャリブレーションされた確率を報酬します。
- ランダム推測： 0.25
- 良いモデル： < 0.20
- 優秀なモデル： < 0.18
サンプルサイズは譲れない
500予測未満のメトリクスは本質的にノイズです。市場タイプごとに少なくとも1,000サンプルを持つまで結論を出しません。
私たちが見つけることを学んだ警告サイン
- 利用可能な履歴データがない — 過去のパフォーマンスを見せられないなら、おそらく理由がある
- 疑わしく高い勝率 — 65%以上の持続はほぼ確実にチェリーピッキング
- 選択的報告 — 勝ちストリークや特定のリーグだけを表示
- 確率出力がない — 信頼度レベルなしで「このチームを選べ」だけ
これがあなたにとって意味すること
予測システムを評価するとき—私たちのものを含めて—これらの質問をしてください：
- 1それらの数字の背後にあるサンプルサイズは？
- 2精度だけでなくキャリブレーションを示していますか？
- 3履歴記録を確認できますか？
- 4限界と負けストリークについて正直ですか？
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*OddsFlowは教育および情報提供目的でAI搭載のスポーツ分析を提供しています。*