🤖 Desempenho do modelo

Estatísticas do modelo de IA

O nosso modelo de machine learning analisa todos os jogos de futebol que encontra, não apenas as 3 previsões que publicamos diariamente. Em baixo encontras os dados completos de desempenho da IA ao longo de milhares de jogos. É assim que o modelo aprende e melhora com o tempo.
5,689Jogos analisados
5,420Resolvidos
44.2%Precisão do modelo
2,397Previsões corretas

Esta é a taxa de acerto bruta do modelo no resultado exato 1X2 em todos os jogos que analisa, não a taxa de acerto das nossas dicas publicadas. As nossas dicas combinam vários mercados (dupla hipótese, mais/menos, handicap asiático) e ganham com muito mais frequência. Estes números são cumulativos desde março de 2026 e incluem versões anteriores do modelo; o nosso modelo atual (v4) tem melhor desempenho, ver a secção Ensemble abaixo. Ver os resultados das nossas dicas. O que significam estes números?

Distribuição de resultados

44%
26%
30%
Vitória em casa 44% (2380)Empate 26% (1407)Vitória fora 30% (1633)

Distribuição Mais/Menos 1.5

79%
21%
Mais de 1.5 79% (3909)Menos de 1.5 21% (1022)

Precisão do modelo Mais/Menos 1.5: 78.1% (3850/4931 corretas)

Distribuição Mais/Menos 2.5

56%
44%
Mais de 2.5 56% (3059)Menos de 2.5 44% (2361)

Precisão do modelo Mais/Menos: 55% (2980/5420 corretas)

Distribuição Mais/Menos 3.5

34%
66%
Mais de 3.5 34% (1696)Menos de 3.5 66% (3235)

Precisão do modelo Mais/Menos 3.5: 63.4% (3124/4931 corretas)

Ambas as equipas marcam (BTTS)

57%
43%
BTTS Sim 57% (2826)BTTS Não 43% (2105)

Precisão do modelo BTTS: 55% (2712/4931 corretas)

Resultados de handicap asiático

49%
49%
2%
Casa cobre 49% (2084)Fora cobre 49% (2050)Nulo (push) 2% (91)

Precisão do modelo HA: 44.6% (1842/4134 corretas, 91 nulos)

Precisão do modelo 1X2 por competição

Esta é a taxa de acerto bruta 1X2 (casa/empate/fora) do modelo. As nossas previsões publicadas também usam dupla hipótese, mais/menos e handicap asiático, por isso a sua taxa de acerto difere; consulte o arquivo para ver os resultados.

Forte (45%+)Moderado (38-45%)Fraco (abaixo de 38%)Linha tracejada = 33,3% (acaso)
CompetiçãoJogosCorretasPrecisão
Serie A16096
60%+26.7
Super League10858
53.7%+20.4
Eredivisie14879
53.4%+20.1
Jupiler Pro League15983
52.2%+18.9
1. Division209105
50.2%+16.9
Ekstraklasa17788
49.7%+16.4
Ligue 113767
48.9%+15.6
Primeira Liga14671
48.6%+15.3
Allsvenskan19792
46.7%+13.4
Bundesliga12759
46.5%+13.2
3. Liga14969
46.3%+13
La Liga18786
46%+12.7
UEFA Europa Conference League307140
45.6%+12.3
UEFA Champions League15469
44.8%+11.5
Brazilian Série A234102
43.6%+10.3
Segunda División22095
43.2%+9.9
Süper Lig14361
42.7%+9.4
Serie B15164
42.4%+9.1
Premier League468198
42.3%+9
Ligue 214360
42%+8.7

Previsões recentes da IA

DataJogo1X2Model O/U 1.5O/U 2.5O/U 3.5BTTSLinha HARealResultado
25 out 2026Primeira LigaSporting CP vs Academico ViseuVitória em casa71%—Over 2.5 ✅——-1.3 (Home) ❌Vitória fora (1-2)❌
25 out 2026La LigaBarcelona vs Real MadridVitória em casa45%—Over 2.5 ✅——-0.3 (Home) ❌Vitória fora (1-2)❌
25 out 2026Serie AUdinese vs AC MilanVitória fora58%Over 1.5 ✅Over 2.5 ❌Under 3.5 ✅BTTS Yes ❌+0.8 (Away) ✅Vitória fora (0-2)✅
25 out 2026EredivisieAZ Alkmaar vs TwenteVitória em casa38%—Over 2.5 ❌——+0.0 (Away)Vitória fora (0-2)❌
25 out 2026Jupiler Pro LeagueUnion St. Gilloise vs Cercle BruggeVitória em casa72%—Over 2.5 ✅——-1.5 (Home) ✅Vitória em casa (5-2)✅
25 out 2026Primeira LigaRio Ave vs FamalicaoVitória fora45%—Over 2.5 ✅——+0.3 (Away) ✅Vitória fora (0-4)✅
25 out 2026Primeira LigaNacional vs SC BragaVitória fora58%—Under 2.5 ✅——+0.8 (Away) ❌Vitória em casa (1-0)❌
25 out 2026La LigaReal Sociedad vs LevanteVitória em casa45%—Over 2.5 ✅——-0.5 (Home) ✅Vitória em casa (2-1)✅
25 out 2026Segunda DivisiónCastellón vs Sporting GijonVitória em casa49%—Over 2.5 ✅——-0.5 (Home) ✅Vitória em casa (4-0)✅
25 out 2026Jupiler Pro LeagueGent vs AnderlechtVitória em casa39%—Over 2.5 ✅——+0.0 (Away)Vitória em casa (4-0)✅
25 out 2026Serie ALecce vs JuventusVitória fora54%—Over 2.5 ❌——+0.8 (Away) ✅Vitória fora (0-2)✅
25 out 2026BundesligaSC Freiburg vs Bayern MünchenVitória fora65%—Over 2.5 ✅——+1.3 (Away) ✅Vitória fora (1-3)✅
25 out 2026Premier LeagueSunderland vs LeedsVitória em casa37%—Under 2.5 ✅——+0.0 (Away)Empate (0-0)❌
25 out 2026Serie BHellas Verona vs PisaVitória fora59%—Over 2.5 ❌——+0.8 (Away) ❌Empate (1-1)❌
25 out 2026Ligue 1Rennes vs StrasbourgVitória em casa46%—Over 2.5 ✅——-0.3 (Home) ✅Vitória em casa (3-0)✅

Modelo de conjunto

44.2%Precisão do conjunto
5,387Jogos resolvidos

O nosso modelo v4 GradientBoosting — a IA por trás de cada previsão que publicamos — atinge atualmente 47.3% de precisão em 2,315 jogos resolvidos desde a sua implementação. Isto está de acordo com a dificuldade inerente dos resultados de futebol a 3 vias (acaso = 33,3%). A precisão estabilizará à medida que se acumulam mais dados.

36.1%Quando todos os modelos concordam
1,772Todos os modelos concordaram

Distribuição da pontuação do conjunto e precisão

Intervalo de pontuaçãoJogosPrecisão
0-9428
31.3%
10-191371
37.4%
20-29912
40.7%
30-39831
45.1%
40-49806
45.3%
50-59539
57.7%
60-69331
58.9%
70-79131
70.2%
80-8933
69.7%
90-994
25%
100-1091
100%

Calibração do modelo

Uma pontuação de confiança mais alta significa realmente uma previsão mais precisa? Este gráfico responde a isso. Agrupamos cada previsão resolvida segundo a pontuação de confiança interna que o modelo atribuiu e depois mostramos a taxa de acerto real de cada grupo. Uma escada ascendente é o que queres ver: significa que o modelo sabe quando tem mais probabilidades de acertar.

Nota, 17 de setembro de 2026: este gráfico mostra a pontuação interna de classificação do modelo. Se as suas probabilidades batem o mercado das casas de apostas é outra questão, e nos nossos próprios testes não bateram. A medição completa está na nossa atualização metodológica.

Cada barra agrupa as previsões pela pontuação interna de classificação do modelo (0–100) e mostra com que frequência essas previsões acertaram em jogos já concluídos. Um padrão crescente significa que a classificação é informativa. Não significa que o modelo bata o mercado das casas de apostas: nos nossos próprios testes, não bateu. Passar o cursor mostra o tamanho de cada amostra.

A precisão do modelo é calculada apenas sobre jogos resolvidos. O modelo atual usa a forma, a média de golos e os dados de confrontos diretos como variáveis de entrada. A precisão melhora à medida que se recolhem mais dados ao vivo.

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