Az AI modell teljesítménye
Minden lezárt StatsAI előrejelzés 2026. aug. 31. és 2026. okt. 29. között, az eredménnyel és a margin nélküli fogadóirodai oddsokkal összevetve. Semmit sem hagytunk ki azért, mert rosszul sikerült.
Röviden
A piac pontosabb. Ugyanazokon az eseményeken a margin nélküli oddsok Brier-pontszáma minden mért piacon (4) jobb az AI modellénél, és a különbség nagyobb a véletlen ingadozásnál.
- 1X2 (végeredmény)A piac jobbBrier: AI 0,630 · piac 0,591 · különbség +0,040 (95%-os intervallum: +0,036 – +0,044)
- Gólok 2,5 alatt/felettA piac jobbBrier: AI 0,496 · piac 0,475 · különbség +0,021 (95%-os intervallum: +0,018 – +0,023)
- Mindkét csapat szerez góltA piac jobbBrier: AI 0,496 · piac 0,488 · különbség +0,008 (95%-os intervallum: +0,006 – +0,011)
- StatsAI Elo (1X2)A piac jobbBrier: AI 0,612 · piac 0,591 · különbség +0,021 (95%-os intervallum: +0,016 – +0,028)
Az alacsonyabb Brier a jobb. Az intervallum egész napok újramintavételezéséből származik, mert az azonos napi mérkőzések nem függetlenek.
AI modell, piac és alapráta
Az alapráta a lehető legegyszerűbb előrejelzés: mindig ugyanaz az eloszlás, amely megegyezik a kimenetelek tényleges gyakoriságával. A nullától jobbra lévő sáv jobb nála, a balra lévő rosszabb. A hosszabb a jobb.
| Piac | Esemény | Brier nyers | Brier kalibrált | Brier piac | Brier alapráta | Log loss AI / piac | Pontosság AI / piac | RPS AI / piac |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1X2 (végeredmény) | 22 160 | 0,631 | 0,630 | 0,591 | 0,646 | 1,047 / 0,990 | 45,1 / 52,0 | 0,220 / 0,205 |
| Gólok 2,5 alatt/felett | 14 018 | 0,523 | 0,496 | 0,475 | 0,496 | 0,689 / 0,668 | 54,2 / 59,0 | – |
| Mindkét csapat szerez gólt | 19 846 | 0,522 | 0,496 | 0,488 | 0,496 | 0,689 / 0,681 | 52,6 / 56,0 | – |
| StatsAI Elo (1X2) | 1 779 | 0,612 | 0,612 | 0,591 | 0,646 | 1,021 / 0,990 | 48,5 / 52,1 | 0,212 / 0,202 |
Kalibráció: tényleg 60% a 60%?
Az előrejelzéseket tízszázalékpontos sávokba soroljuk. Jól kalibrált modellnél a pont az átlón van: azokból a kimenetelekből, amelyekre kb. 60%-ot adott, kb. 60% következik be. A függőleges vonal a 95%-os Wilson-intervallum. A 100-nál kevesebb előrejelzést tartalmazó sávok nem szerepelnek az ábrán.
Átlagos kalibrációs hiba (ECE), 1X2 (végeredmény): AI nyers 1,30, kalibrált 0,64, piac 0,75 százalékpont.
| Sáv (%) | AI modell, nyers | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) |
|---|---|---|---|
| 0–10 | 7,5 → 9,7n 547 | 8,4 → 8,8n 170 | 7,0 → 5,9n 1 505 |
| 10–20 | 15,9 → 20,4n 6 756 | 16,9 → 17,2n 4 268 | 16,2 → 15,1n 7 697 |
| 20–30 | 25,2 → 25,6n 19 470 | 25,5 → 25,3n 22 555 | 25,5 → 24,9n 26 534 |
| 30–40 | 34,2 → 33,2n 22 642 | 34,5 → 34,0n 25 008 | 34,4 → 34,5n 12 693 |
| 40–50 | 43,9 → 42,0n 10 748 | 44,1 → 43,8n 9 531 | 44,7 → 45,2n 8 472 |
| 50–60 | 53,8 → 54,1n 4 163 | 54,3 → 57,7n 3 622 | 54,7 → 56,0n 5 242 |
| 60–70 | 63,7 → 63,9n 1 616 | 63,8 → 69,1n 1 122 | 64,4 → 68,1n 2 581 |
| 70–80 | 73,2 → 76,8n 453 | 73,5 → 79,4n 189 | 74,3 → 75,4n 1 236 |
| 80–90 | 82,6 → 89,2n 83 · kis minta | 82,0 → 100,0n 15 · kis minta | 84,2 → 88,0n 440 |
| ≥ 90 | 91,0 → 100,0n 2 · kis minta | – | 92,1 → 95,0n 80 · kis minta |
Kalibráció a többi piacon
Átlagos kalibrációs hiba (ECE), Gólok 2,5 alatt/felett: AI nyers 9,43, kalibrált 4,57, piac 1,67 százalékpont.
| Sáv (%) | AI modell, nyers | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) |
|---|---|---|---|
| 0–10 | 2,2 → 47,4n 114 | 8,8 → 55,6n 9 · kis minta | – |
| 10–20 | 15,0 → 47,1n 312 | 18,2 → 66,7n 3 · kis minta | – |
| 20–30 | 24,5 → 50,6n 1 027 | 24,9 → 44,1n 59 · kis minta | 28,7 → 29,5n 44 · kis minta |
| 30–40 | 34,8 → 49,8n 1 732 | 36,7 → 47,7n 235 | 36,5 → 35,7n 1 217 |
| 40–50 | 44,7 → 50,9n 3 680 | 46,3 → 50,5n 6 559 | 45,4 → 47,1n 4 139 |
| 50–60 | 54,4 → 55,6n 3 029 | 53,8 → 58,3n 6 735 | 55,0 → 56,6n 5 147 |
| 60–70 | 63,8 → 58,3n 2 357 | 62,6 → 65,6n 326 | 64,0 → 65,4n 2 844 |
| 70–80 | 73,6 → 62,6n 1 103 | 74,5 → 70,8n 65 · kis minta | 73,4 → 77,7n 574 |
| 80–90 | 83,3 → 67,8n 447 | 83,9 → 64,7n 17 · kis minta | 82,8 → 82,7n 52 · kis minta |
| ≥ 90 | 95,0 → 70,5n 217 | 91,8 → 80,0n 10 · kis minta | 90,7 → 100,0n 1 · kis minta |
Átlagos kalibrációs hiba (ECE), Mindkét csapat szerez gólt: AI nyers 9,49, kalibrált 3,36, piac 1,68 százalékpont.
| Sáv (%) | AI modell, nyers | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) |
|---|---|---|---|
| 0–10 | 4,3 → 43,6n 39 · kis minta | – | 9,8 → 50,0n 2 · kis minta |
| 10–20 | 16,5 → 42,9n 147 | 14,2 → 33,3n 3 · kis minta | 18,3 → 20,0n 5 · kis minta |
| 20–30 | 25,4 → 46,1n 736 | 26,9 → 40,0n 40 · kis minta | 26,2 → 37,5n 56 · kis minta |
| 30–40 | 35,1 → 50,6n 1 975 | 36,8 → 42,5n 160 | 37,1 → 40,6n 858 |
| 40–50 | 46,2 → 53,8n 4 928 | 46,5 → 50,8n 4 927 | 46,1 → 48,5n 5 332 |
| 50–60 | 53,8 → 52,4n 4 852 | 52,8 → 55,6n 13 803 | 54,6 → 55,8n 9 514 |
| 60–70 | 64,3 → 57,1n 3 540 | 63,1 → 60,1n 710 | 63,4 → 61,9n 3 793 |
| 70–80 | 74,1 → 58,8n 2 266 | 73,8 → 60,0n 165 | 72,5 → 71,1n 284 |
| 80–90 | 84,0 → 61,9n 1 066 | 83,8 → 62,9n 35 · kis minta | 80,2 → 50,0n 2 · kis minta |
| ≥ 90 | 93,3 → 62,6n 297 | 90,9 → 100,0n 3 · kis minta | – |
Átlagos kalibrációs hiba (ECE), StatsAI Elo (1X2): AI nyers 1,04, kalibrált 0,93, piac 0,89 százalékpont.
| Sáv (%) | AI modell, nyers | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) |
|---|---|---|---|
| 0–10 | 8,3 → 2,9n 34 · kis minta | 8,5 → 4,8n 42 · kis minta | 7,8 → 6,6n 106 |
| 10–20 | 15,8 → 14,8n 472 | 15,9 → 15,8n 443 | 16,2 → 14,9n 619 |
| 20–30 | 25,9 → 26,1n 2 512 | 26,7 → 25,9n 2 426 | 25,6 → 24,9n 2 181 |
| 30–40 | 34,6 → 35,5n 840 | 35,0 → 34,9n 1 160 | 34,6 → 34,9n 990 |
| 40–50 | 44,3 → 41,7n 756 | 44,4 → 46,0n 700 | 44,5 → 45,1n 681 |
| 50–60 | 53,8 → 54,0n 435 | 54,3 → 55,2n 328 | 54,9 → 55,5n 418 |
| 60–70 | 63,7 → 69,9n 209 | 64,4 → 71,1n 159 | 64,4 → 69,6n 204 |
| 70–80 | 73,6 → 71,0n 69 · kis minta | 73,9 → 71,8n 71 · kis minta | 74,1 → 77,4n 106 |
| 80–90 | 82,3 → 90,0n 10 · kis minta | 82,2 → 87,5n 8 · kis minta | 83,5 → 83,9n 31 · kis minta |
| ≥ 90 | – | – | 90,9 → 100,0n 1 · kis minta |
Hol téved a modell: odds szerint (1X2)
Minden 1X2 kimenetelt a fogadóirodai odds szerint csoportosítunk. A favoritoknak (1,50 alatti odds) az AI modell átlagosan 49,3%-ot ad, a piac 70,4%-ot, és ténylegesen az esetek 73,0%-ában nyernek. Az esélytelenebbeknél (5,00 vagy nagyobb odds): AI modell 24,5%, piac 13,4%, tényleges 12,4%.
| Odds | Kimenetel | AI nyers % | AI kalibrált % | Piac % | Tényleges % |
|---|---|---|---|---|---|
| 1,00–1,49 | 4 040 | 51,5 | 49,3 | 70,4 | 73,0 |
| 1,50–1,99 | 8 747 | 41,9 | 40,8 | 52,4 | 53,5 |
| 2,00–2,99 | 17 000 | 34,5 | 34,3 | 37,2 | 37,5 |
| 3,00–4,99 | 29 529 | 30,1 | 30,5 | 25,2 | 24,6 |
| 5,00+ | 7 164 | 23,1 | 24,5 | 13,4 | 12,4 |
Időben
Az 1X2 Brier-pontszáma hetente (hétfőtől vasárnapig). Az üres pont azt jelenti, hogy a hét csak részben szerepel a mérésben.
| Hét | Esemény | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) |
|---|---|---|---|
| aug. 31. – 2026. szept. 6. * | 2 599 | 0,634 | 0,595 |
| szept. 7. – 2026. szept. 13. | 2 925 | 0,635 | 0,592 |
| szept. 14. – 2026. szept. 20. | 2 964 | 0,626 | 0,585 |
| szept. 21. – 2026. szept. 27. | 2 013 | 0,631 | 0,590 |
| szept. 28. – 2026. okt. 4. | 1 853 | 0,635 | 0,580 |
| okt. 5. – 2026. okt. 11. | 2 782 | 0,634 | 0,595 |
| okt. 12. – 2026. okt. 18. | 3 082 | 0,629 | 0,597 |
| okt. 19. – 2026. okt. 25. | 2 974 | 0,624 | 0,591 |
| okt. 26. – 2026. nov. 1. * | 968 | 0,622 | 0,574 |
Rövidebb időszakok
Ugyanaz a számítás az utolsó 7, 30 és 90 napra. Minden időszakot teljes egészében mérünk, semmit sem emelünk ki.
| Piac | 7 napokt. 23. – okt. 29. | 30 napszept. 30. – okt. 29. | Összesaug. 31. – okt. 29. |
|---|---|---|---|
| 1X2 (végeredmény) | AI 0,625 · piac 0,590n 3 308 | AI 0,629 · piac 0,592n 11 448 | AI 0,630 · piac 0,591n 22 160 |
| Gólok 2,5 alatt/felett | AI 0,493 · piac 0,473n 2 429 | AI 0,495 · piac 0,475n 8 050 | AI 0,496 · piac 0,475n 14 018 |
| Mindkét csapat szerez gólt | AI 0,493 · piac 0,482n 2 986 | AI 0,495 · piac 0,489n 10 305 | AI 0,496 · piac 0,488n 19 846 |
| StatsAI Elo (1X2) | AI 0,612 · piac 0,598n 339 | AI 0,604 · piac 0,583n 1 061 | AI 0,612 · piac 0,591n 1 779 |
Bajnoki szint szerint
Szűrt nézet: ugyanazok az összevetett események, mint a fenti táblázatokban, bajnoki szint szerint bontva. Az összesített eredmény fent van; itt csak az látszik, hol nagyobb vagy kisebb a különbség az AI modell és a piac között. Csak a legalább 1 000 eseményt tartalmazó csoportok szerepelnek. Az események 100,0%-a besorolt.
A legfelső szint az ország első osztálya, a második szint a másodosztály, a harmadik szint és lejjebb minden, ami ez alatt van (Angliában a League One-tól lefelé). A kupák, a válogatottak, a konföderációs klubsorozatok, az utánpótlás-, tartalék- és női foci külön csoport.
| Piac | Szint | Esemény | AI modell, kalibrált | Piac (margin nélküli odds) | Különbség (95%-os intervallum) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1X2 (végeredmény) | Első osztály | 5 228 | 0,622 | 0,577 | +0,045+0,038 … +0,051 |
| Másodosztály | 4 361 | 0,647 | 0,607 | +0,040+0,033 … +0,047 | |
| Harmadosztály és lejjebb | 8 269 | 0,642 | 0,612 | +0,030+0,022 … +0,037 | |
| Kupák, válogatottak, utánpótlás és nők | 4 302 | 0,601 | 0,548 | +0,053+0,042 … +0,064 | |
| Gólok 2,5 alatt/felett | Első osztály | 3 741 | 0,493 | 0,474 | +0,019+0,013 … +0,023 |
| Másodosztály | 2 896 | 0,497 | 0,487 | +0,010+0,005 … +0,015 | |
| Harmadosztály és lejjebb | 5 165 | 0,500 | 0,475 | +0,026+0,020 … +0,032 | |
| Kupák, válogatottak, utánpótlás és nők | 2 216 | 0,489 | 0,462 | +0,027+0,020 … +0,036 | |
| Mindkét csapat szerez gólt | Első osztály | 4 929 | 0,497 | 0,491 | +0,006+0,003 … +0,011 |
| Másodosztály | 4 103 | 0,497 | 0,491 | +0,006+0,002 … +0,010 | |
| Harmadosztály és lejjebb | 7 225 | 0,495 | 0,486 | +0,008+0,005 … +0,013 | |
| Kupák, válogatottak, utánpótlás és nők | 3 589 | 0,496 | 0,486 | +0,011+0,005 … +0,017 |
Piacok teljes eloszlás nélkül
A félidő/végeredmény piacon a modell csak a legvalószínűbb párt adja meg, a kombinációk más előrejelzésekből származnak, a félidőnkénti gólok pedig saját Poisson-modellünkből. Ezekhez nincs teljes odds, ezért csak a kalibrációt mérjük.
| Piac | Előrejelzés | Átlagos becslés nyers / kalibrált | Tényleges | Brier nyers / kalibrált | ECE nyers / kalibrált |
|---|---|---|---|---|---|
| Félidő/végeredmény | 16 434 | 22,7 / 20,9 | 21,3 | 0,165 / 0,165 | 1,59 / 0,46 |
| Kombinációk (1&GG…) | 46 292 | 26,4 / 25,5 | 26,2 | 0,187 / 0,185 | 3,34 / 0,89 |
| Gólok félidőnként | 82 176 | 25,1 / 28,7 | 28,9 | 0,209 / 0,202 | 6,47 / 0,35 |
Saját Elo modellünk és a bemeneti modell
Ugyanazon a(z) 1 929 mérkőzésen a StatsAI Elo Brier-pontszáma 0,614, a bemeneti 1X2 modellé 0,634; a pontosság 48,3%, illetve 44,0%. Az Elo kevesebb mérkőzést fed le, ezért csak ott hasonlítjuk össze, ahol mindkettő létezik.
| Modell | Esemény | Brier | Pontosság |
|---|---|---|---|
| StatsAI Elo | 1 929 | 0,614 | 48,3 |
| Bemeneti 1X2 modell | 1 929 | 0,634 | 44,0 |
Hogyan mérjük az AI előrejelzések teljesítményét
- Mit mérünk
- Az 1X2, a 2,5 gól alatt/felett, a mindkét csapat szerez gólt és a félidő/végeredmény valószínűségei egy külső statisztikai modellből származnak, amelyet a StatsAI naponta átvesz. A StatsAI ehhez saját Elo modellt, a félidőnkénti gólokra Poisson-modellt, származtatott kombinációkat és kalibrációs réteget ad. Mindent mérünk, ami megjelent és lezárult, nem kiválasztott szelvényeket.
- Mérési egység
- Egy esemény egy mérkőzés egy piacon. Az 1, X és 2 három valószínűsége egyetlen eloszlás, nem három előrejelzés; az alatt és a felett ugyanannak a becslésnek a két oldala. Ezért kevesebb az esemény, mint az előrejelzés.
- Mutatók
- Brier-pontszám: az előrejelzés és a kimenetel különbségének négyzetösszege (0 a tökéletes; egyenletes 1X2 becslés 0,667, kétesélyes 50:50 becslés 0,500). Log loss: a bekövetkezett kimenetelre adott valószínűség −ln értéke, 1%-nál levágva. Pontosság: milyen gyakran következett be a legvalószínűbb kimenetel. Az RPS az 1X2-nél az 1 < X < 2 sorrendet is figyelembe veszi.
- Piaci viszonyítás
- A kezdés előtt rögzített fogadóirodai oddsokat (az elsőként talált, később nem frissített értéket) valószínűséggé alakítjuk: 1/odds osztva az összes kimenetel 1/odds összegével (arányos marginlevonás). Csak azokat az eseményeket használjuk, ahol minden kimenetelre van odds, és az összeg 1,00 és 1,40 között van; 247 eseményt kizártunk.
- Mintán kívüli kalibráció
- Minden nap kalibrációs görbéjét kizárólag az előző 90 nap lezárt előrejelzéseiből tanuljuk (10 sáv, sávonként legalább 150 előrejelzés, monoton görbe). A mért nap soha nem része a tanulásnak. Az első, elegendő előzmény nélküli napokat nem hasonlítjuk össze, így az összevetés kezdete: 2026. szept. 1.
- Nincs előretekintés
- Az előrejelzést a mérkőzés előtt elmentjük, és az eredmény után nem változtatjuk. A forrást is ellenőriztük: 2026. október 30-án a már lejátszott mérkőzéseknél összevetettük az elmentett valószínűségeket azzal, amit a forrás akkor mutatott – 1328 egyezett, 0 változott. A mai mérkőzések a következő naptól kerülnek a mérésbe.
- Utólag semmit sem veszünk ki
- Minden lezárt előrejelzést mérünk, a jókat és a rosszakat is. 9 719 előrejelzésnek 1 264 mérkőzésen, amelyek 2 napnál régebbiek, nincs eredménye (elhalasztva, félbeszakadt vagy az eredmény nem található), ezért nem szerepelnek a mérésben. A szűrt nézetek (időszak, odds, bajnoki szint) mindig jelölve vannak, és soha nem jelennek meg összesített eredményként.
- Függőség és mintaméret
- Az azonos napi és azonos bajnoksági mérkőzések nem függetlenek, ezért az intervallumok egész napok újramintavételezéséből származnak (1000 ismétlés, rögzített mag). A 100-nál kevesebb előrejelzést tartalmazó sávokat kis mintaként jelöljük. Az egyes bajnokságok eredményeit nem közöljük, mert csak néhányban van elég esemény; ehelyett a bajnokságokat szint szerint csoportosítjuk, és csak a legalább 1000 eseményt tartalmazó csoportokat mutatjuk.
- Miért nincs profit vagy ROI
- Nem közlünk nyereséget vagy ROI-t. A rögzített oddsokra tett elképzelt fogadás nem veszi figyelembe az oddsmozgást, a limiteket és a fogadás tényleges megkötését, így egy ilyen szám nem lenne tisztességes mérés.
Korlátok
- Az időszak rövid (60 nap). Néhány hónap futball nem elég egy teljes szezonra vonatkozó következtetéshez.
- Az oddsok a mérkőzés előtti kínálatból származnak, nem záró oddsok. A záró odds általában még pontosabb, így a valódi piac valószínűleg erősebb, mint itt.
- Egyes mérkőzéseknél nincs félidős eredmény, ezért a félidő/végeredmény és a félidőnkénti gólok piacain kevesebb a lezárt előrejelzés.
- A jó Brier-pontszám nem jelent nyereséget a fogadóirodánál. Ez statisztika, nem fogadási tanács.
Hogyan hivatkozz rá
StatsAI (2026). Az AI modell teljesítménye: focis előrejelzések pontossága a fogadási piachoz képest. https://statsai.bet/hu/ai-model-performance (letöltve: 2026. okt. 30.).
A számok naponta változnak, ezért add meg a letöltés dátumát.
Az oldal összesített számai JSON-ként letölthetők CC BY 4.0 licenc alatt (szabadon felhasználhatók a forrás megjelölésével: StatsAI, statsai.bet). Adatok letöltése (JSON)
Havi jelentések
Minden hónapban az előző hónap számait külön jelentésben rögzítjük megállapításokkal, táblázatokkal és letölthető adatokkal.
Az első jelentés (2026. október) megjelenése: 2026. nov. 2. Minden jelentés