Modèle
Régression logistique · 2005-2025 · entraîné le 20/04/2026
Précision
66.0%
Matchs testés
93 417
Depuis
2005
Le modèle identifie correctement le vainqueur dans 2 matchs sur 3. Il combine Elo par surface, stats de service/retour, face-à-face et âge pour estimer une probabilité — pas un conseil de pari.
ATP
Précision
66.6%
Log loss
0.604
Brier
0.209
Précision par an
Calibration
WTA
Précision
65.3%
Log loss
0.622
Brier
0.217
Précision par an
Calibration
Santé de la plateforme
Modèle · Entraîné le 20/04/2026 · 2005-2025
Matchs upcoming · 3 matchs · mis à jour il y a 1j
Odds API · 3 matchs avec cotes
Pipeline · Données 2005-2025
Joueurs · 6 modèles · 7 features
Coefficients
- ATP · Hard · n=32890
- ATP · Clay · n=18597
- ATP · Grass · n=6106
- WTA · Hard · n=32745
- WTA · Clay · n=15212
- WTA · Grass · n=5220