Ogni previsione, valutata e pubblicata
Registriamo come si è risolto ogni pronostico e pubblichiamo il risultato, che ci faccia fare bella figura o no. Le dimensioni del campione sono mostrate su ogni cifra. Nulla qui è selezionato a posteriori.
Dati aggiornati al 3 novembre 2026Vedi i dati grezzi (JSON)
Quanto sono affidabili i pronostici calcio di ScorePredicts?
Migliori Scelte
La singola selezione con la convinzione più alta per ogni partita, su tutti i mercati.
Analisi del Valore
Selezioni in cui la probabilità del modello diverge di più dai prezzi di mercato di consenso.
Percentuale di centri per periodo
| Tipo di pronostico | 7 giorni | 30 giorni | Sempre |
|---|---|---|---|
| Migliori Scelte | 76,7%n = 1541 | 74,2%n = 5982 | 72,0%n = 11.775 |
| Analisi del Valore | 67,0%n = 303 | 66,6%n = 968 | 60,2%n = 6539 |
Report mensili
Le cifre di ogni mese in una pagina a sé, definitive dal 2 del mese successivo.
- novembre 2026In corsoMigliori Scelte79,0%Analisi del Valore65,3%n = 664
- ottobre 2026Migliori Scelte73,5%Analisi del Valore65,9%n = 6677
- settembre 2026Migliori Scelte72,5%Analisi del Valore58,0%n = 3352
- agosto 2026Migliori Scelte70,0%Analisi del Valore57,1%n = 3469
- luglio 2026Migliori Scelte67,8%Analisi del Valore62,4%n = 2498
- giugno 2026Migliori Scelte66,1%Analisi del Valore61,3%n = 1651
Rispetto a tirare a indovinare
Una cifra di affidabilità non significa nulla da sola. L'unica domanda utile è cosa avrebbe ottenuto una regola ingenua sulle stesse identiche partite.
Misurato su ogni partita valutata, non su un sottoinsieme selezionato. Il fattore campo è il motivo per cui la regola ingenua ottiene quel risultato; lo scarto sopra di essa è ciò che aggiunge il modello. n = 9147.
Percentuale di centri nel tempo
Ogni linea è una media mobile a sette giorni delle selezioni concluse, con un nodo che indica i giorni che la compongono. I giorni senza nulla di concluso interrompono la linea invece di essere colmati.
| Data | Migliori Scelte | Analisi del Valore |
|---|---|---|
| 04.10.2026 | 71,3% | 54,2% |
| 05.10.2026 | 71,3% | 51,9% |
| 06.10.2026 | 70,3% | 53,3% |
| 07.10.2026 | 70,5% | 53,3% |
| 08.10.2026 | 71,0% | 54,2% |
| 09.10.2026 | 72,5% | 59,2% |
| 10.10.2026 | 73,3% | 54,8% |
| 11.10.2026 | 74,1% | 54,9% |
| 12.10.2026 | 73,5% | 57,7% |
| 13.10.2026 | 73,6% | 57,0% |
| 14.10.2026 | 73,7% | 56,8% |
| 15.10.2026 | 73,8% | 57,8% |
| 16.10.2026 | 73,5% | 60,8% |
| 17.10.2026 | 72,5% | 67,7% |
| 18.10.2026 | 73,1% | 68,9% |
| 19.10.2026 | 73,3% | 68,4% |
| 20.10.2026 | 74,1% | 68,7% |
| 21.10.2026 | 73,7% | 69,8% |
| 22.10.2026 | 73,7% | 68,0% |
| 23.10.2026 | 73,8% | 67,7% |
| 24.10.2026 | 74,4% | 67,6% |
| 25.10.2026 | 73,2% | 67,7% |
| 26.10.2026 | 73,4% | 68,9% |
| 27.10.2026 | 73,0% | 68,9% |
| 28.10.2026 | 73,2% | 69,1% |
| 29.10.2026 | 73,6% | 70,5% |
| 30.10.2026 | 73,6% | 69,6% |
| 31.10.2026 | 74,6% | 68,2% |
| 01.11.2026 | 76,2% | 67,2% |
| 02.11.2026 | 76,7% | 67,0% |
Le probabilità sono oneste?
È il test che conta. Raggruppiamo ogni previsione sull'esito della partita per la probabilità che abbiamo pubblicato, poi mostriamo cosa è successo davvero. Un modello calibrato sta sulla diagonale.
Cosa copre questo graficoEsito della partita su ogni partita valutata, non solo sulle scelte selezionate: un sottoinsieme selezionato non potrebbe testare la calibrazione in modo onesto. Le fasce con troppo poche partite per essere rappresentate sono unite ai punti estremi e la dimensione del punto è proporzionale al campione. Le barre verticali sono intervalli al 95%: una fascia sottile è una lettura incerta, non un errore preciso.
Brier score: 0,1956Errore quadratico medio tra probabilità pubblicata ed esito. Più basso è meglio; 0,25 è il risultato che si ottiene prevedendo il 50% su tutto.
Calibrazione per fascia di probabilità
| Fascia di probabilità | Probabilità che abbiamo pubblicato | Quanto spesso è successo davvero | Intervallo al 95% | Partite |
|---|---|---|---|---|
| 0,05-0,20 | 14,8% | 12,9% | 11,8% – 14,0% | 3653 |
| 0,20-0,25 | 22,9% | 21,0% | 19,8% – 22,1% | 4781 |
| 0,25-0,30 | 27,3% | 26,8% | 25,7% – 27,9% | 6242 |
| 0,30-0,35 | 32,3% | 31,9% | 30,2% – 33,6% | 2944 |
| 0,35-0,40 | 37,5% | 37,2% | 35,3% – 39,1% | 2415 |
| 0,40-0,45 | 42,4% | 45,7% | 43,6% – 47,9% | 1994 |
| 0,45-0,50 | 47,4% | 49,1% | 46,6% – 51,6% | 1552 |
| 0,50-0,55 | 52,4% | 55,4% | 52,5% – 58,3% | 1151 |
| 0,55-0,60 | 57,4% | 61,7% | 58,5% – 64,8% | 909 |
| 0,60-0,65 | 62,3% | 63,8% | 60,0% – 67,4% | 649 |
| 0,65-0,70 | 67,4% | 71,4% | 67,3% – 75,3% | 490 |
| 0,70-0,75 | 72,4% | 76,4% | 71,3% – 80,9% | 301 |
| 0,75-0,80 | 77,3% | 80,8% | 74,4% – 85,8% | 182 |
| 0,80-0,95 | 85,1% | 84,3% | 78,2% – 88,9% | 178 |
L'intervallo è l'ampiezza al 95% che la cifra osservata potrebbe avere con quella dimensione del campione. Più stretto significa più partite nella fascia.
Perché le scelte restano sotto la probabilità dichiarata
Entrambi i prodotti restano sotto le proprie probabilità dichiarate. Le Migliori Scelte hanno una probabilità media pubblicata del % e centrano il %. L'Analisi del Valore ha una media del % e centra il %. Nessuno dei due scarti è nascosto qui, perché la spiegazione conta più del numero.
È un effetto di selezione, non un modello rotto. Entrambi i prodotti ordinano le stime del modello stesso e mostrano la parte alta dell'elenco, e condizionare sugli output più alti seleziona di preferenza i casi in cui il modello ha letto troppo alto. Qualsiasi sistema che ordina il proprio output e pubblica il meglio mostra questo schema: è lo stesso motivo per cui le operazioni migliori nei test storici di un fondo rendono meno una volta eseguite dal vivo.
La curva di calibrazione qui sopra è la verifica, perché copre ogni partita valutata e non un sottoinsieme selezionato. Nell'intervallo in cui si trova la maggior parte delle partite, le nostre probabilità pubblicate seguono da vicino le frequenze osservate e, semmai, risultano leggermente basse e non alte. È l'opposto di un modello troppo sicuro di sé ed è ciò che ti dice che lo scarto sopra è selezione e non errore di calibrazione.
La lettura pratica: considera una probabilità dichiarata come una probabilità e non come una promessa, e aspettati che una lista ristretta ordinata resti di alcuni punti sotto la sua cifra di punta.
Da quali mercati venivano le scelte
Una percentuale di centri su un insieme misto non è la stessa affermazione di una percentuale di centri sul solo esito della partita. Questi sono i sei mercati più usati in ogni insieme, con il resto raggruppato, così puoi giudicare da solo entrambe le cifre di punta.
Migliori Scelte
- Vittoria casa o pareggio45,8% delle scelten = 2738
- Pareggio o vittoria trasferta20,8% delle scelten = 1242
- Vittoria casa16,1% delle scelten = 962
- Over 1,5 gol7,3% delle scelten = 438
- Vittoria trasferta6,1% delle scelten = 363
- Over 2,5 gol3,7% delle scelten = 221
- Altri mercati (2)0,3% delle scelten = 18
Analisi del Valore
- Vittoria casa57,4% delle scelten = 556
- Cartellini casa Under 2,59,0% delle scelten = 87
- Cartellini trasferta Under 2,55,9% delle scelten = 57
- Corner Over 8,54,9% delle scelten = 47
- Corner Under 10,53,6% delle scelten = 35
- Cartellini Under 4,53,3% delle scelten = 32
- Altri mercati (18)15,7% delle scelten = 154
Come vengono prodotti questi numeri
Valutati automaticamente, una sola volta
Ogni pronostico viene confrontato con il risultato finale quando la partita finisce. Le cifre non vengono mai riviste dopo per farle apparire meglio e nulla viene rimosso dallo storico.
Le partite abbandonate sono escluse
Le partite annullate, abbandonate, decise per walkover o assegnate a tavolino non ricevono mai un centro o un errore. partite rientrano in questa categoria nel periodo mostrato e sono escluse da ogni cifra invece di essere contate come uno dei due esiti.
Ogni cifra porta con sé la dimensione del campione
Una percentuale ricavata da una manciata di risultati non è affidabile, quindi non viene mai mostrata da sola: ogni percentuale di centri di questa pagina è stampata accanto al numero di pronostici valutati che la sostengono. Nulla viene nascosto perché piccolo. Le fasce di calibrazione con meno di partite sono unite ai punti estremi o lasciate fuori dal grafico, perché una dozzina di partite rappresentate come un punto piegherebbe la curva.
I risultati passati non sono quelli futuri
Tutto ciò che c'è qui descrive ciò che è già successo. Non è una proiezione, non è un obiettivo e non è un tasso che dovresti aspettarti di vivere in prima persona. Il calcio resta davvero incerto e nessun modello lo cambia.
Queste sono le regole che questa pagina segue. Per cosa significano davvero i numeri, perché le dichiarazioni di affidabilità all'85% non sono credibili e come verificare qualsiasi sito di pronostici, compreso questo, leggi I pronostici calcio con IA sono affidabili?.
Misure usate in questa pagina
Le tre statistiche dietro le cifre qui sopra e da dove vengono. Nessuna è nostra; tutte sono standard.
- Brier score
- La regola di punteggio usata per valutare le previsioni probabilistiche. Eleva al quadrato la distanza tra la probabilità dichiarata e ciò che è successo, quindi una risposta sbagliata data con sicurezza è penalizzata più di una prudente. Più basso è meglio; 0,25 è ciò che si ottiene dicendo 50% su tutto. Brier, G. W. (1950). Verification of forecasts expressed in terms of probability. Monthly Weather Review, 78(1), 1-3.
- Intervallo di Wilson
- L'intervallo al 95% mostrato accanto a ogni cifra osservata nella tabella di calibrazione. Si usa al posto dell'intervallo normale da manuale perché resta sensato con campioni piccoli e con tassi vicini allo 0% o al 100%, che è esattamente dove stanno le fasce di calibrazione. Wilson, E. B. (1927). Probable inference, the law of succession, and statistical inference. Journal of the American Statistical Association, 22(158), 209-212.
- Calibrazione con regressione isotonica
- Il metodo che trasforma l'output grezzo del modello in probabilità che significano ciò che dicono. Adatta una curva monotona ai risultati valutati, così l'ordine è preservato mentre il 70% dichiarato viene portato verso ciò che i pronostici al 70% hanno realmente fatto. Zadrozny, B., & Elkan, C. (2002). Transforming classifier scores into accurate multiclass probability estimates. KDD 2002, 694-699.
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