Bakit Bumabigo ang Algorithms sa Série B?

Ang Illusion ng Predictive Precision

Ipinag-isa ko ang numero. Mulong gabi, kasama ang kape at malamig na tingin sa Brazil’s Série B — 70+ match log, pinaghihanda, inayos. Nagpredict ang model ng probability ng draw na may 92% confidence… pero nabigo sa huling minuto nang mahalaga.

Hindi ito tungkol sa flawed inputs. Ito ay flawed assumptions.

Ang Data Ay Hindi Naglalait — Pero Ang Tao Ay Gawa

Team A: ‘Vôleta Redeonda’ — mataas na xG, mababa ang possession. Sabi ng model: sasaklawin nila. Ngunit sinabi ng realidad: nabigo sila dahil wala silang defensive discipline.

Sa match #48: Wolta Redeonda vs Craman竞技 — final score: 3-2. Nagpredict ang model ng .68 probabilidad ng panalo. Real outcome: isang midfielder na hindi nagkamit sa huling minuto.

Overfitting sa Mga Low Possession Teams

Mahilig ang algorithm sa mga long-possession games—pero ang Série B ay chaos na puno ng counterattacks. Ang mga team tulad ni ‘Mina Ro Americ’ o ‘Crima U’ ay hindi nagsasalot ng espasyo; sila’y nagpapakita ng mga gap—at nanalo pa rin.

Trained kami sa xG per shot… pero nalimutan namin ang sandali nang mahalaga: late goals, set pieces, keeper errors.

Paniniwala sa ‘Clutch’ Moments Na Hindi Nagkamit

Maaari mong modelin lahat ng pass… pero hindi mo ma-modelin ang panic sa stoppage time. Hindi alam ng model ano ang mangyayari kapag nagkakamali ang defender sa minuto 89′—pero ikaw? Nakikita mo.