PRONOSTIX · MODEL LAB

Expériences modèles

Comparaison hors échantillon et forward-validation des modèles 1X2. Les candidats contextuels restent en shadow mode : leurs probabilités sont enregistrées en parallèle mais ne sont jamais routées vers un pari.

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Lignes causales—
Qualité collecte—
Éligibles contexte—
Shadow settled—
Expériences—
Shadow validés—

Qualité du dataset causal

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Forward shadow validation

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Calibration probabiliste

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Candidat contextuel

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Dataset causal

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Règles de gouvernance

Cycle explicite : evaluated → paper_approved → shadow_validated. Toute revue humaine est auditée avec le snapshot exact des gates au moment de la décision. Chaque prédiction forward-shadow est figée à sa première observation et ne peut plus être réécrite avant le kickoff. Pour une validation shadow : au moins 100 résultats futurs réglés, Brier et log-loss meilleurs, intervalle bootstrap apparié à 95 % entièrement sous zéro, edge encore présent sur les 50 matchs récents, calibration acceptable et absence de régression matérielle par régime de confiance. Le routage live reste désactivé même après shadow_validated.

Historique

ExpérienceTestΔ BrierΔ Log-lossΔ AccuracyStatut
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