Nola funtzionatzen duten gure AI futbol-irarazpenek

1X2.TVk azken belaunaldiko adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa erabiltzen ditu futbol-partidak aztertzeko eta mundu osoko 100 ligatik gorako irarazpenak sortzeko. Orri honek gure irarazpenen atzean dagoen metodologia azaltzen du —datu-bilketa eta ezaugarri-ingeniaritzatik hasita, gure aurreikuspenak elikatzen dituzten ikaskuntza automatikoko ereduetaraino.

Datu-bilketa eta iturriak

Gure irarazpen-motorra datu-bilketa osoarekin hasten da. Historiko emaitzak, talde-estatistikak, liga-sailkapenak eta partiduen egutegiak biltzen ditugu mundu osoko futbol-ekosistemako iturri fidagarrietatik. Partida bakoitzean, gure sistemak honako hauek kontuan hartzen ditu: denboraldi osoaren emaitzak eta unezko liga-posizioa, talde bakoitzaren azken 5 eta 10 partidaren emaitzak (etxean eta kanpoan), bi taldeen arteko aurrez aurreko historiak, sartutako eta jasotako goleko joerak, zelaia bakoitzari dagozkion etxeko abantaila-faktoreak, eta epaileen joerak, eskuragarri badaude. Datu hauek etengabe eguneratzen dira, gure ereduak beti azken informazioarekin lan egiten dutela bermatzeko.

Ikaskuntza automatikoko ereduak

Ensemble hurbilketa bat erabiltzen dugu, hainbat ikaskuntza automatikoko algoritmo konbinatuz aurreikuspen sendoak sortzeko. Gure modelo nagusiak hauek dira: Gradient-Boosted Decision Trees (Microsoft ML.NET erabiliz) partidaren emaitza klasifikatzeko, Poisson Regression ereduak talde bakoitzak sartuko dituen gol kopuru esperatua aurreikusteko, ELO oinarritutako balorazio-sistemak denboraldian zehar taldeen indarra dinamikoki jarraitzeko, eta algoritmo genetikoak modelo-parametroak eta ezaugarrien pisuak optimatzeko. Eredu anitz hauen irteerak konbinatuz, edozein modelloren bakarraren alborapenek gure aurreikuspenetan eragiteko arriskua murrizten dugu. Ensemble hurbilketa etengabe hobea da modelo indibidualak baino gure backtesting-en.

Ezaugarrien Ingeniaritza

Ezaugarrien ingeniaritza — datu gordinak gure modelorako sarrera esanguratsu bihurtzeko eta hautatzeko prozesua — funtsezkoa da aurreikuspenaren kalitaterako. Ezaugarri nagusiak hauek dira: Taldearen Formaren Indizea (azken emaitzen batezbesteko haztatua, azkeneko partiduei pisu handiagoa emanez), Gol Eskuratze Tasa eta Gol Jaso Tasa (etxean eta kanpoan), Azken hainbat denboraldiko Zuzeneko Irabazi/Berdin/Galdu proportzioak, Liga Postuaren Momentuma (taldea sailkapenean igo edo jaitsi ari den), Etxeko Abantailaren Faktorea (lekuko kalkulatua, estadio batzuek besteek baino etxeko abantaila handiagoa eskaintzen baitute), Atsedene Egunak (partiduen artean atsedenaldi laburragoa duten taldeek errendimendu txikiagoa izan dezakete), eta Denboraldi Patroiak (talde batzuek historikoki errendimendu hobeak izaten dituzte hilabete jakin batzuetan). Ezaugarri hauek etengabe hobetzen dira aurreikuspenen zehaztasunaren berrelikaduraren arabera.

Aurreikuspen Merkatuak Azalduta

Our AI generates predictions across multiple popular football betting markets: 1X2 (Match Result) — the probability of Home Win (1), Draw (X), or Away Win (2); Over/Under Goals — whether the total goals in a match will be above or below thresholds like 0.5, 1.5, 2.5, or 3.5; Both Teams to Score (BTTS) — the likelihood that both teams will find the net; Correct Score — the most probable final scorelines ranked by probability; and Asian Handicap — goal-based handicap predictions that level the playing field between mismatched teams. For each market, we provide percentage-based confidence indicators so users can assess prediction reliability at a glance.

Zehaztasuna eta Atzeko Probatuak

We take prediction accuracy seriously and track our hit rates transparently. Our backtesting methodology involves testing models against historical data that was not used during training (out-of-sample validation). This prevents overfitting and ensures our accuracy metrics reflect real-world performance. We regularly publish accuracy reports and continuously compare our predictions against actual match outcomes. Our models are updated when accuracy drops below expected thresholds, and new features or data sources are incorporated when they demonstrably improve prediction quality.

Eguneraketa Egunerokoak eta Automatizazioa

Our entire prediction pipeline runs automatically every day. Each morning, the system: collects the latest match results and updates team statistics, retrains machine learning models with the freshest data, generates predictions for all upcoming matches across 100+ leagues, publishes results on our website and mobile apps, creates daily YouTube prediction videos in multiple languages (English, Portuguese, Spanish), and sends updates to our Telegram channels. This fully automated pipeline ensures that predictions are always based on the most current data available, with no manual intervention required.

Mugak eta Erantzukizun-ukapena

Gure AI modeleek zehaztasun-tasa lehiakorrak lortzen dituzten arren, garrantzitsua da haien mugak aitortzea. Futbola berez aurreikusiezina da — lesioek, gorri txarteleek, eguraldi baldintzek, epailearen erabakiek eta beste gertakari ausazko batzuek erabat alda ditzakete partiduen emaitzak, inongo modeloek aurreikusi ezin dituen moduetan. Gure aurreikuspenak eredu historikoetan oinarritutako probabilitate estimazioak dira, ez bermeak. Erabiltzaileei gomendatzen diegu: aurreikuspenak informazio iturri anitzen arteko sarrera gisa tratatzea, inoiz ez galtzeko ezin duten dirua arriskuan jartzea, aurreikuspenen zehaztasunari buruz itxaropen errealistak mantentzea, eta beti jokabide arduratsua praktikatzea. Ez dago aurreikuspen sistemarik — gizakizkoa edo AI bidezkoa — futbolaren emaitzak ziurtasunez etengabe aurreikus dezakeenik.