Чому алгоритми втрачають останній момент?

Ілюзія точності прогнозування

Я переглянув дані. Знову. Після ополночі, з кавою та холодним поглядом на Серію Б — 70 матчів, перевірено, очищено. Модель передбачив імовернiсть нiчого з 92% довiр’я… але втратив останнiй момент, коли це було найважливiше.

Це не про пошкодженi вхoди. Це про пошкодженi припущення.

Данi Не Обманють — Але Люди Так

Команда A: «Вôлета Редонда» — високий xG, низька тримовость. Модель сказав, що вони переможуть, нападаючи рано; реальнiсть каже — вони програли через бракування дисциплiни.

У матч #48: Вольта Редонда проти Краман Атлетик — фiнальний рахунок: 3-2. Модель передбачив ймовернiсть перемогти: .68. Реальний результат: останнiй контрапункт пiвзахиста, який н iколи не реалiзувався.

Перетравлення до Команд з Низькою Тримовistю

Алгоритм любить гри з довгою тримовistю — але Серія Б — це хаос у формах контратак. Команди на кш «Мина Ро Америка» чи «Крима У» не контролюють простор; вони експлуатують прогали — і все одно перемагають.

Ми тренувалися на xG за удар… але пропустили момент, коли це мало важливе: останнi моменти, стандартнi удари, помилки голкепера.

Впевання у «Клатч»-моменти, Якi Н iколи Не Реал iзуються

Ти можеш моделювати кожен пас… але не можеш моделювати пан iку у час зупинки. Модель не знає, що стається, коли захистник робить помилку на 89-й хвилинi — але твої очi бачать.