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Aprendizaje Automático Consciente de la Incertidumbre para la Predicción de la NBA en Mercados de Apuestas Digitales

Autores: Montrucchio, Matteo; Barbierato, Enrico; Gatti, Alice

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2026

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Acceso abierto

Artículo científico
2026

Aprendizaje Automático Consciente de la Incertidumbre para la Predicción de la NBA en Mercados de Apuestas Digitales


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Marco de pronóstico consciente de la incertidumbre
Juegos de la NBA
Red neuronal recurrente
Incrustaciones de gráficos de tiros
Valor económico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio presenta un marco de pronóstico completamente consciente de la incertidumbre para los juegos de la NBA que integra métricas de rendimiento a nivel de equipo, indicadores de forma en evolución y embebidos de gráficos de tiro espaciales. La columna vertebral predictiva es una red neuronal recurrente equipada con abandono de Monte Carlo, lo que produce probabilidades secuenciales calibradas. El modelo se evalúa en comparación con fuertes líneas base que incluyen regresión logística, XGBoost, modelos convolucionales, un modelo de secuencia GRU y tanto benchmarks solo de mercado como no solo de mercado. Todos los experimentos se basan en una partición cronológica estricta.

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