Eingangsdaten
Jede Spielprognose beginnt mit einem strukturierten Snapshot, der zur SSG-Zeit erstellt wird:
- Spiel-Metadaten: Anstoßzeit, Stadion, Heim-/Auswärtszuordnung, Liga, Spieltag.
- Aktuelle Form beider Mannschaften (letzte 5 Spiele, nach Aktualität gewichtet).
- Direkter Vergleich der beiden Klubs aus ihren letzten Begegnungen.
- Heim-/Auswärts-Aufteilung — wie jede Mannschaft diese Saison zu Hause gegenüber auswärts abschneidet.
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Sieg/Unentschieden/Niederlage, erwartete Tore und Über-/Unter-Märkte.
Hintergrund zu dieser Metrik: Expected goals.
Modelle
Die Prognosen werden von einem Ensemble großer Sprachmodelle erzeugt, die die obigen strukturierten Daten verarbeiten und eine kalibrierte Wahrscheinlichkeitsverteilung sowie einen kurzen Begründungsabsatz ausgeben.
Kein einzelnes Modell entscheidet eine Prognose. Die Pipeline aggregiert die Ausgaben mehrerer Modelle und greift auf die am besten kalibrierte Quelle zurück, wenn ein Kandidat über einen konfigurierten Schwellenwert hinaus abweicht. Zum zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsmodell: Poisson distribution.
Kalibrierung
Die Prognosesicherheit wird an historischen Ergebnissen kalibriert, nicht an der internen Sicherheit des Modells. Eine Heimsieg-Wahrscheinlichkeit von 60% bedeutet, dass das Modell bei ähnlich gelagerten Spielen etwa in 60% der Fälle richtig liegt — nicht, dass die Heimmannschaft gewinnt. Zum statistischen Konzept: Calibration (statistics).
Bekannte Grenzen
Fußball hat eine nicht reduzierbare Varianz. Das Modell hat keinen Einblick in Verletzungen, Sperren oder kurzfristige Aufstellungsnachrichten, sofern diese Signale nicht in seinen Eingangsdaten vorhanden sind. Prognosen liest man am besten zusammen mit aktuellen Nachrichten, nicht als deren Ersatz.