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Capítulo 3 · 7 min lectura

Capítulo 3 — Aprender de los resultados sin engañarse

Al terminar el partido empieza lo más importante y menos practicado: aprender. La mayoría juzga sus apuestas por el resultado. Está mal. Una buena decisión puede perder; una mala puede ganar. Lo que cuenta es el PROCESO.

1. ¿Fue merecido? — xG final como árbitro

Cuando termina un partido, la pregunta no es 'quién ganó' sino 'quién debía'. xG 2.1 vs 0.6 con 0-1 = visitante robó. PronoStats guarda los xG finales.

2. Brier score — la forma correcta de evaluar una predicción

Si el modelo dice '70% local' y gana visitante, ¿falló? No necesariamente. El Brier mide qué tan lejos están las probabilidades de los resultados. PronoStats lo calcula por cada partido.

Ver los Brier scores mensuales

3. Sample size — no confíes en 5 partidos

Error frecuente: 'falló 3 seguidos'. Tres no es muestra. Para 1X2 necesitas 50. Para Over/Under 30. Para xG-based 80. PronoStats tiene 1.200+ con feedback.

4. Accuracy trend — ¿el modelo mejora?

La accuracy estática es una foto. El trend es la película. PronoStats traza accuracy diaria por mercado. Lee ventanas móviles de 30 días.

Abre la página /accuracy

5. Accuracy por liga — ¿dónde rinde mejor la IA?

No todas las ligas son iguales. Bundesliga Over 2.5 ~70%, Serie A ~62%. Peor donde hay fragmentación táctica (MLS). En /accuracy la sección 'By league' te dice dónde apostar.

6. Calibración — la prueba definitiva del modelo

Un modelo calibrado: cuando dice 70%, pasa el 70%. Raro. Muchos son sobre-confiados o cautos. PronoStats hace blend 60-40 con cuotas para mejorar calibración.

Quiz del capítulo

Verifica si entendiste los conceptos — nada se registra, es para ti.

1.La IA falló 3 seguidos. ¿Es claro que es malo?

2.Un Brier de 0.20 es...

3.¿En qué liga tiene mejor accuracy PronoStats?

Preguntas frecuentes

¿Qué Brier score es 'bueno'?

Bajo 0.25 es bueno para 1X2 fútbol. Bajo 0.20 excelente. PronoStats ML ~0.79 raw, ~0.64 con Groq.

¿Por qué el Brier del ML es peor que el de Groq?

Porque Groq trabaja SOBRE el ML: lee probabilidades, añade contexto y corrige.

¿Dónde veo accuracy histórica de un mercado?

En /accuracy con filtros por mercado y período.

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Capítulo 3 — Aprender de los resultados sin engañarse