потрібен*

Мені здається, про гроші питати невідому людину в інтернеті, як мінімум недоречно. А так за отсанні 50 з копійками ігор точність 65 +.- відстотків.

Це трохи не так працює, мені здається ;) гпт це NLP на стероїдіх, а потрвбен класифікатор :) Вона вам просто росповість цікаву історію але результат буде зі стелі +/-

Хах, нажаль ні, але ,можливо, все ще по переду ;)

можна написати будь яку нейронку під будь яку ціль, це питання часу ;) для цього питння це оверінженірінг. Я спробую знайти щось інше

Все добре :)

Все вірно, я мав на увазі під перформансом власне точність

Ну так і є. У моєму випадку це спортивний інертересб і спроба показати як працюють данні для передбачення майбутнього. Не рекомендую робити ставки основним джерелом доходу, це небезпечна річ. Але ви можете використовувати його у своїх цілях.
Дякую за коментар.

Ну так XGBoost видає кращій перформанс на малих датасетах, та вимагає меншого інженірінгу фіч, і він навчався на реальних данних. Я поріняв його зз нейронками і з однаковим датасетом, його перформан найкращій.

Дякую за підтримку! Так, скоро буде наступна частина.

Велике дякую за пораду. Я подивлюсь чи пінакл дає якісь апі для цього. а з приводу 1000 матчів це можно перевіряти імперично. Про це і буде стаття номер триб у якій буде історя і також порівняння з фатичним результатом, і по можливості результатами букмекера.

Велике дякую! Це дуже мотивує мене працювати далі.

Велике дякую за підтримку ! <3

Гарне зауваження. Я планую випустити серію із трьох статей (включно з цією). Де буду додвати різні фічі, наприклад ймовірності а також порівнянея з букмейкерами. А також reinforcement learning який буде у третій частитні. Я зараз працюю над другою частино, яка буде сфокусована на візуалізаціі датасету, а такаож його удосконалення, і тако додання нових фіч, таких як аналіз драфту. У цій статті я сфокусувався на делатьному описі проекту.
Дякую за коментар!