The model missed the final outcome (Fulham win 3–1).
The model had projected Middlesbrough at 53.3%, but the full-time result went the other way.
Mercados rastreados vs resultado em tempo integral
Cada linha compara o modelo lean pré-jogo com o resultado final.
- Mercado Previsão Resultado Resultado
- Mais / Menos 2.5 Menos de 2.5 Mais de 2.5 (4 metas) ✖ Incorreto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Sim ✖ Incorreto
- 1X2 Middlesbrough Fulham ✖ Incorreto
- Insights de placar exato 0-1, 1-1, 0-2, 1-2, 0-0 3-1 ✖ Incorreto
Post Match Insights
What failed
- Both Teams To Score: model leaned BTTS No; match finished BTTS Yes
- Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (4 goals)
Market lesson
The full-time result was Fulham win 3–1, which did not match the model's pre-match lean on 1X2.
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
-
Before kickoff Forecast generated
- xG · Fulham 0.88 — Middlesbrough 1.56
-
Jan 10, 2026 · 15:00 UTC Kickoff
-
FT Full-time result Fulham win · 3–1
-
FT Prediction missed 1X2 lean did not match full-time result
-
Archived Prediction review
Instantâneo histórico
Congelado no início da partida — a saída do modelo como estava antes do início da partida.
Métricas pré-jogo (contexto histórico)
- Validation: Pending
- Moderate model lean
- Market has already priced much of the edge
- Validation pending
Validation Report
Immutable SnapshotProbability Calibration
- Expected: 53.3%
- Historical Bucket: 50–55% — Building sample
Model Performance
This prediction contributes to:
- Primary Bets ROI (180d): -100.0%
Revise as perguntas frequentes
- Quão precisa foi a previsão?
- Esta página classifica os mercados direcionais (1X2, Acima/Abaixo de 2,5, BTTS) em relação ao resultado em tempo integral. A nota de previsão reflete quantos desses mercados monitorados correspondiam à realidade.
- O que a precisão do xG mede?
- A precisão xG compara o perfil de gols esperados antes do jogo do modelo com o placar real - e não se todos os mercados foram atingidos. Uma revisão direcional forte pode coexistir com uma pontuação moderada de precisão de xG.
- Por que a pontuação exata não foi prevista?
- Os resultados de pontuação correta são caudas de baixa probabilidade, mesmo quando o modelo lê bem o perfil da partida. Destacamos as categorias de pontuação máxima para contexto; perder a linha exata não invalida uma revisão direcional.
- Isso melhora o registro de IA?
- Cada partida finalizada é registrada em nosso pipeline de validação. As taxas de acerto agregadas e os estudos de CLV são publicados separadamente — esta página é a trilha de auditoria por partida.
As previsões são apenas para fins informativos. Sempre jogue com responsabilidade e dentro dos seus limites. O desempenho passado não garante resultados futuros.
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