brazilSao Leopoldo Challenger Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Geoffrey BlancaneauxGeoffrey Blancaneaux (278)
Matheus Pucinelli De AlmeidaMatheus Pucinelli De Almeida (282)
-
0:20:2 (3:6, 2:6)
46.1%
53.9%
41.6%
58.4%
44.9%
55.1%
-9.0%
+8.6%
Ahora
2.03
1.74
Inicialmente
2.23
1.59
Cambiar
-0.20
+0.15
2.03
1.74
Ahora
46.1%
53.9%
Inicialmente
41.6%
58.4%
Estimación de ML
44.9%
55.1%
0:2
PredictionML Prediction - Geoffrey Blancaneaux will Win. No!
franceITF M25 Saint Dizier Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Florian BroskaFlorian Broska (542)
Buvaysar GadamauriBuvaysar Gadamauri (670)
-
0:20:2 (1:6, 4:6)
61.7%
38.3%
55.3%
44.7%
58.9%
41.1%
-11.2%
+13.6%
Ahora
1.50
2.42
Inicialmente
1.69
2.09
Cambiar
-0.19
+0.33
1.50
2.42
Ahora
61.7%
38.3%
Inicialmente
55.3%
44.7%
Estimación de ML
58.9%
41.1%
PredictionML Prediction - Florian Broska will Win. No!
franceITF W75 Croissy Beaubourg Women Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Himeno SakatsumeHimeno Sakatsume (242)
Arina RodionovaArina Rodionova (214)
-
1:21:2 (6:1, 2:6, 3:6)
46.7%
53.3%
41.2%
58.8%
44.6%
55.4%
-10.8%
+10.3%
Ahora
1.99
1.74
Inicialmente
2.23
1.56
Cambiar
-0.24
+0.18
1.99
1.74
Ahora
46.7%
53.3%
Inicialmente
41.2%
58.8%
Estimación de ML
44.6%
55.4%
PredictionML Prediction - Himeno Sakatsume will Win. No!
japanITF W50 Kofu Women Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Yexin MaYexin Ma (263)
Hanna ChangHanna Chang (212)
-
0:20:2 (1:6, 2:6)
59.1%
40.9%
64.0%
36.0%
67.9%
32.1%
+8.3%
-11.3%
Ahora
1.57
2.27
Inicialmente
1.44
2.56
Cambiar
+0.13
-0.29
1.57
2.27
Ahora
59.1%
40.9%
Inicialmente
64.0%
36.0%
Estimación de ML
67.9%
32.1%
PredictionML Prediction - Yexin Ma will Win. No!
mexicoSan Luis Potosi Challenger Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Juan Pablo FicovichJuan Pablo Ficovich (157)
Denis KudlaDenis Kudla (217)
-
0:20:2 (3:6, 1:6)
55.1%
44.9%
41.8%
58.2%
44.3%
55.7%
-22.7%
+24.4%
Ahora
1.70
2.09
Inicialmente
2.20
1.58
Cambiar
-0.50
+0.51
1.70
2.09
Ahora
55.1%
44.9%
Inicialmente
41.8%
58.2%
Estimación de ML
44.3%
55.7%
2:0
PredictionML Prediction - Juan Pablo Ficovich will Win. No!
mexicoSan Luis Potosi Challenger Women Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Francesca JonesFrancesca Jones (132)
Yulia StarodubtsevaYulia Starodubtseva (68)
-
2:02:0 (7:5, 6:4)
46.4%
53.6%
41.1%
58.9%
44.8%
55.2%
-9.8%
+10.3%
Ahora
2.03
1.75
Inicialmente
2.25
1.57
Cambiar
-0.22
+0.18
2.03
1.75
Ahora
46.4%
53.6%
Inicialmente
41.1%
58.9%
Estimación de ML
44.8%
55.2%
0:2
PredictionML Prediction - Francesca Jones will Win. Yes!
tunisiaITF M15 Monastir 13 Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Maik SteinerMaik Steiner (782)
Jack LogeJack Loge (671)
-
1:21:2 (2:6, 6:2, 63:7)
58.8%
41.2%
59.2%
40.8%
62.6%
37.4%
+1.3%
-0.4%
Ahora
1.57
2.24
Inicialmente
1.55
2.25
Cambiar
+0.02
-0.01
1.57
2.24
Ahora
58.8%
41.2%
Inicialmente
59.2%
40.8%
Estimación de ML
62.6%
37.4%
PredictionML Prediction - Maik Steiner will Win. No!
turkeyITF M15 Antalya 8 Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Niels ViskerNiels Visker (624)
Lorenzo CarboniLorenzo Carboni (564)
-
2:02:0 (6:1, 7:62)
50.2%
49.8%
50.0%
50.0%
52.8%
47.2%
+0.0%
+0.5%
Ahora
1.84
1.85
Inicialmente
1.84
1.84
Cambiar
+0.00
+0.01
1.84
1.85
Ahora
50.2%
49.8%
Inicialmente
50.0%
50.0%
Estimación de ML
52.8%
47.2%
PredictionML Prediction - Niels Visker will Win. Yes!



Predicciones


Predicciones de algoritmos: 3 (3 Terminado,, 1 Ganado, 2 Perdido) ROI: -52.7%, +/-: -1.58
Predicciones de los usuarios: 6 (6 Terminado, 5 Ganado, 1 Perdido) ROI: 51.0%, +/-: 3.04
Predicciones de usuarios con alto ROI: 0
Predicciones de ML: 8 (8 Terminado, 2 Ganado, 6 Perdido) ROI: -48.9%, +/-: -3.91

Estimaciones de ML de

Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 8 (8 Terminado, 2 Ganado, 6 Perdido) ROI: -48.9%, +/-: -3.91
Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas
: 0
Anti Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas, y apostamos en contra de un equipo rojo
: 0

Cuotas en Descenso de
Rojo Cuotas en Descenso con un cambio inferior al -20%
: 1 (1 Terminado, 0 Ganado, 1 Perdido) ROI: -100%, +/-: -1.00
Naranja Cuotas en Descenso con un cambio entre -10% y -20%
: 3 (3 Terminado, 1 Ganado, 2 Perdido) ROI: -14.7%, +/-: -0.440
Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 1 (1 Terminado, 1 Ganado, 0 Perdido) ROI: 58.0%, +/-: 0.580
Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 3 (3 Terminado, 2 Ganado, 1 Perdido) ROI: 22.0%, +/-: 0.650


Machine Learning-Driven Tennis Predictions and Insights

(Beta Version!)

Welcome to our platform, where we offer Tennis predictions powered by advanced machine learning algorithms. Our predictions are generated through the utilization of cutting-edge machine learning algorithms, which analyze vast datasets comprising historical team performance, recent match results, and long-term statistical trends.

Please keep in mind that while our machine learning-driven predictions are a valuable resource, no prediction method can guarantee 100% accuracy. Tennis events inherently involve uncertainties, and outcomes can vary. We encourage users to use the information provided as a reference for making their own informed decisions.

Our platform incorporates historical match data, team statistics, and bookmakers' odds into our machine learning-based prediction algorithms, creating a holistic approach to Tennis forecasting. Whether you're interested in the latest odds, detailed match previews, or expert insights, our platform has you covered.

Join our community of sports aficionados, stay updated with the most current and machine learning-powered Tennis predictions, and become a part of the dynamic world of Tennis forecasting. However, please remember that the predictions offered are still in development and should be used responsibly.

Experience the convenience of having a comprehensive Tennis prediction resource that leverages the power of machine learning. While we strive to provide accurate forecasts, we do not take responsibility for any potential losses incurred as a result of using the information provided.

Disclaimer: Our platform offers Tennis predictions and insights for informational purposes only. We do not guarantee 100% prediction accuracy and advise users to exercise due diligence when making decisions based on our machine learning-driven predictions.



Frequently Asked Questions (FAQs):
1. How are the predictions generated?

Our predictions are generated using advanced machine learning algorithms that analyze extensive data, including team performance, historical match results, and bookmakers' odds.

2. Are the predictions always accurate?

No, while we strive for accuracy, no prediction method can guarantee 100% accuracy. Sporting events are inherently unpredictable.

3. What is the status of these predictions?

These predictions are still in development and are continually refined to enhance accuracy and reliability.

4. Do you take responsibility for potential losses based on the predictions?

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