5 месяцев назад
Consensus meta-filtering: как работает Trio в StarkTennis
Даже лучшая ML модель имеет calibration error. XGBoost HC Cover -3.5 даёт probability 0.65 — но реальная вероятность может быть 0.58 или 0.72. Источники ошибок: (1) train-test distribution shift (исторические паттерны меняются), (2) feature noise (incomplete data для некоторых матчей), (3) fundamental uncertainty — тенисной матч имеет irreducible randomness. Ставка на одной модели = exposure ко всем её персональным слабостям. Статистически: 45-55% WR на single model picks даже при положительном long-term ROI. Простой ансамбль: усреднить probability от нескольких моделей. Если HC -3.5 XGBoost даёт P=0...