ITF M15 Tsaghkadzor Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Martin Van Der Meerschen (828)
Saveliy Ivanov (907) - 2:02:0 (6:3, 6:2)
65.8%
34.2%
34.2%
66.6%
33.4%
33.4%
70.8%
29.2%
29.2%
+1.4%
-1.8%
-1.8%
Ahora 1.40 2.70 | Inicialmente 1.38 2.75 | Cambiar +0.02 -0.05 |
1.40
2.70
2.70
Ahora 65.8% 34.2% | Inicialmente 66.6% 33.4% | Estimación de ML 70.8% 29.2% |
ML Prediction - Martin Van Der Meerschen will Win. Yes!
Campinas Challenger Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Roman Andres Burruchaga (135)Juan Pablo Ficovich (152) - 1:21:2 (6:1, 2:6, 4:6)
65.5%
34.5%
34.5%
64.7%
35.3%
35.3%
68.9%
31.1%
31.1%
-1.4%
+1.8%
+1.8%
Ahora 1.43 2.71 | Inicialmente 1.45 2.66 | Cambiar -0.02 +0.05 |
1.43
2.71
2.71
Ahora 65.5% 34.5% | Inicialmente 64.7% 35.3% | Estimación de ML 68.9% 31.1% |
ML Prediction - Roman Andres Burruchaga will Win. No!
Juan Pablo Varillas Patino-Samudio (239)
Alvaro Guillen Meza (216) - 1:21:2 (3:6, 6:4, 4:6)
64.2%
35.8%
35.8%
60.4%
39.6%
39.6%
64.2%
35.8%
35.8%
-5.2%
+10.3%
+10.3%
Ahora 1.46 2.62 | Inicialmente 1.54 2.35 | Cambiar -0.08 +0.27 |
1.46
2.62
2.62
Ahora 64.2% 35.8% | Inicialmente 60.4% 39.6% | Estimación de ML 64.2% 35.8% |
ML Prediction - Juan Pablo Varillas Patino-Samudio will Win. No!Camilo Ugo Carabelli (60)
Marcelo Tomas Barrios Vera (118) - 2:02:0 (6:1, 6:0)
51.1%
48.9%
48.9%
51.4%
48.6%
48.6%
55.7%
44.3%
44.3%
+1.6%
+0.5%
+0.5%
Ahora 1.83 1.91 | Inicialmente 1.80 1.90 | Cambiar +0.03 +0.01 |
1.83
1.91
1.91
Ahora 51.1% 48.9% | Inicialmente 51.4% 48.6% | Estimación de ML 55.7% 44.3% |
ML Prediction - Camilo Ugo Carabelli will Win. Yes!
ITF W75 H Calgary Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Cadence Brace (300)Kayla Cross (222) - 2:02:0 (6:2, 7:5)
41.5%
58.5%
58.5%
46.3%
53.7%
53.7%
48.6%
51.4%
51.4%
+10.3%
-8.1%
-8.1%
Ahora 2.23 1.58 | Inicialmente 2.00 1.72 | Cambiar +0.23 -0.14 |
2.23
1.58
1.58
Ahora 41.5% 58.5% | Inicialmente 46.3% 53.7% | Estimación de ML 48.6% 51.4% |
ML Prediction - Cadence Brace will Win. Yes!
WTA Ningbo IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Mirra Andreeva (7)
Barbora Krejcikova (13) - Krejcikova B. retiredKrejcikova B. retired (7:65, 3:2)
72.6%
27.4%
27.4%
58.7%
41.3%
41.3%
62.5%
37.5%
37.5%
-16.0%
+36.0%
+36.0%
Ahora 1.31 3.47 | Inicialmente 1.56 2.22 | Cambiar -0.25 +1.25 |
1.31
3.47
3.47
Ahora 72.6% 27.4% | Inicialmente 58.7% 41.3% | Estimación de ML 62.5% 37.5% |
ML Prediction - Mirra Andreeva will Win. 
Saint Brieuc Challenger Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Paul Jubb (265)Gregoire Barrere (222) - 0:20:2 (4:6, 64:7)
42.4%
57.6%
57.6%
57.5%
42.5%
42.5%
62.2%
37.8%
37.8%
+27.1%
-25.6%
-25.6%
Ahora 2.21 1.63 | Inicialmente 1.61 2.19 | Cambiar +0.60 -0.56 |
2.21
1.63
1.63
Ahora 42.4% 57.6% | Inicialmente 57.5% 42.5% | Estimación de ML 62.2% 37.8% |
ML Prediction - Paul Jubb will Win. No!ITF M15 Villers Les Nancy Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Loann Massard (521)Theo Papamalamis (603) - 2:02:0 (6:2, 6:2)
36.2%
63.8%
63.8%
35.5%
64.5%
64.5%
37.3%
62.7%
62.7%
-2.7%
+0.0%
+0.0%
Ahora 2.56 1.45 | Inicialmente 2.63 1.45 | Cambiar -0.07 +0.00 |
2.56
1.45
1.45
Ahora 36.2% 63.8% | Inicialmente 35.5% 64.5% | Estimación de ML 37.3% 62.7% |
ML Prediction - Loann Massard will Win. Yes!Adrien Gobat (897)Amaury Raynel (768) - 1:21:2 (4:6, 6:3, 63:7)
60.6%
39.4%
39.4%
60.7%
39.3%
39.3%
67.0%
33.0%
33.0%
+0.7%
+0.4%
+0.4%
Ahora 1.52 2.35 | Inicialmente 1.51 2.34 | Cambiar +0.01 +0.01 |
1.52
2.35
2.35
Ahora 60.6% 39.4% | Inicialmente 60.7% 39.3% | Estimación de ML 67.0% 33.0% |
ML Prediction - Adrien Gobat will Win. No!ITF W50 Cherbourg En Cotentin Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Selina Dal (548)
Olga Helmi (555) - 1:21:2 (6:3, 0:6, 5:7)
61.2%
38.8%
38.8%
66.1%
33.9%
33.9%
69.3%
30.7%
30.7%
+7.3%
-12.5%
-12.5%
Ahora 1.51 2.38 | Inicialmente 1.40 2.72 | Cambiar +0.11 -0.34 |
1.51
2.38
2.38
Ahora 61.2% 38.8% | Inicialmente 66.1% 33.9% | Estimación de ML 69.3% 30.7% |
ML Prediction - Selina Dal will Win. No!Barbora Palicova (189)Emeline Dartron (323) - 2:02:0 (6:4, 6:1)
72.9%
27.1%
27.1%
68.5%
31.5%
31.5%
71.6%
28.4%
28.4%
-5.9%
+14.3%
+14.3%
Ahora 1.27 3.42 | Inicialmente 1.35 2.93 | Cambiar -0.08 +0.49 |
1.27
3.42
3.42
Ahora 72.9% 27.1% | Inicialmente 68.5% 31.5% | Estimación de ML 71.6% 28.4% |
ML Prediction - Barbora Palicova will Win. Yes!
ITF M15 Heraklion 5 Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Johan Nikles (645)Jack Loge (715) - 2:02:0 (6:4, 6:3)
67.6%
32.4%
32.4%
60.9%
39.1%
39.1%
64.4%
35.6%
35.6%
-9.9%
+16.8%
+16.8%
Ahora 1.37 2.85 | Inicialmente 1.52 2.37 | Cambiar -0.15 +0.48 |
1.37
2.85
2.85
Ahora 67.6% 32.4% | Inicialmente 60.9% 39.1% | Estimación de ML 64.4% 35.6% |
ML Prediction - Johan Nikles will Win. Yes!
Yshai Oliel (531)Adrian Bodmer (783) - 0:20:2 (2:6, 4:6)
66.0%
34.0%
34.0%
62.0%
38.0%
38.0%
65.5%
34.5%
34.5%
-6.7%
+9.6%
+9.6%
Ahora 1.40 2.71 | Inicialmente 1.50 2.45 | Cambiar -0.10 +0.26 |
1.40
2.71
2.71
Ahora 66.0% 34.0% | Inicialmente 62.0% 38.0% | Estimación de ML 65.5% 34.5% |
ML Prediction - Yshai Oliel will Win. No!
ATP Almaty IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Gabriel Diallo (54)Alejandro Tabilo (32) - 2:12:1 (3:6, 6:3, 6:4)
47.8%
52.2%
52.2%
50.0%
50.0%
50.0%
54.3%
45.7%
45.7%
+5.0%
-3.7%
-3.7%
Ahora 1.99 1.82 | Inicialmente 1.89 1.89 | Cambiar +0.10 -0.07 |
1.99
1.82
1.82
Ahora 47.8% 52.2% | Inicialmente 50.0% 50.0% | Estimación de ML 54.3% 45.7% |
ML Prediction - Gabriel Diallo will Win. Yes!Alexander Shevchenko (97)Francisco Cerundolo (18) - 0:20:2 (2:6, 3:6)
43.1%
56.9%
56.9%
43.3%
56.7%
56.7%
46.1%
53.9%
53.9%
+1.4%
+1.2%
+1.2%
Ahora 2.21 1.68 | Inicialmente 2.18 1.66 | Cambiar +0.03 +0.02 |
2.21
1.68
1.68
Ahora 43.1% 56.9% | Inicialmente 43.3% 56.7% | Estimación de ML 46.1% 53.9% |
ML Prediction - Alexander Shevchenko will Win. No!
ITF M25 Sintra 2 Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Yaroslav Demin (699)
John Echeverria (601) - 0:20:2 (2:6, 1:6)
45.0%
55.0%
55.0%
50.3%
49.7%
49.7%
56.9%
43.1%
43.1%
+11.2%
-9.2%
-9.2%
Ahora 2.05 1.68 | Inicialmente 1.82 1.85 | Cambiar +0.23 -0.17 |
2.05
1.68
1.68
Ahora 45.0% 55.0% | Inicialmente 50.3% 49.7% | Estimación de ML 56.9% 43.1% |
ML Prediction - Yaroslav Demin will Win. No!Duarte Vale (476)Pablo Masjuan Ginel (769) - 2:02:0 (6:3, 6:2)
64.3%
35.7%
35.7%
63.0%
37.0%
37.0%
68.0%
32.0%
32.0%
-1.4%
+3.5%
+3.5%
Ahora 1.44 2.59 | Inicialmente 1.46 2.50 | Cambiar -0.02 +0.09 |
1.44
2.59
2.59
Ahora 64.3% 35.7% | Inicialmente 63.0% 37.0% | Estimación de ML 68.0% 32.0% |
ML Prediction - Duarte Vale will Win. Yes!ITF W35 Faro Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Matilde Jorge (291)
Gina Feistel (308) - 2:12:1 (2:6, 6:4, 7:64)
59.2%
40.8%
40.8%
55.3%
44.7%
44.7%
58.3%
41.7%
41.7%
-7.7%
+7.9%
+7.9%
Ahora 1.56 2.27 | Inicialmente 1.69 2.09 | Cambiar -0.13 +0.18 |
1.56
2.27
2.27
Ahora 59.2% 40.8% | Inicialmente 55.3% 44.7% | Estimación de ML 58.3% 41.7% |
ML Prediction - Matilde Jorge will Win. Yes!Yasmine Mansouri (327)Leonie Kung (230) - 2:02:0 (6:3, 7:5)
40.2%
59.8%
59.8%
44.5%
55.5%
55.5%
47.4%
52.6%
52.6%
+10.8%
-6.6%
-6.6%
Ahora 2.31 1.55 | Inicialmente 2.06 1.66 | Cambiar +0.25 -0.11 |
2.31
1.55
1.55
Ahora 40.2% 59.8% | Inicialmente 44.5% 55.5% | Estimación de ML 47.4% 52.6% |
ML Prediction - Yasmine Mansouri will Win. Yes!
ATP Stockholm IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Tallon Griekspoor (35)
Casper Ruud (7) - 2:02:0 (7:5, 7:65)
46.1%
53.9%
53.9%
43.2%
56.8%
56.8%
49.2%
50.8%
50.8%
-5.9%
+5.1%
+5.1%
Ahora 2.07 1.77 | Inicialmente 2.20 1.68 | Cambiar -0.13 +0.09 |
2.07
1.77
1.77
Ahora 46.1% 53.9% | Inicialmente 43.2% 56.8% | Estimación de ML 49.2% 50.8% |
ML Prediction - Tallon Griekspoor will Win. Yes!
ITF M15 Kampala Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Aziz Ouakaa (618)
Gregor Ramskogler (930) - 2:02:0 (7:62, 6:0)
35.8%
64.2%
64.2%
50.0%
50.0%
50.0%
55.2%
44.8%
44.8%
+27.1%
-23.4%
-23.4%
Ahora 2.58 1.44 | Inicialmente 1.88 1.88 | Cambiar +0.70 -0.44 |
2.58
1.44
1.44
Ahora 35.8% 64.2% | Inicialmente 50.0% 50.0% | Estimación de ML 55.2% 44.8% |
ML Prediction - Aziz Ouakaa will Win. Yes!ITF M25 Edgbaston Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Harry Wendelken (509)
Federico Bondioli (503) - 0:20:2 (3:6, 2:6)
56.7%
43.3%
43.3%
66.0%
34.0%
34.0%
69.5%
30.5%
30.5%
+14.1%
-21.0%
-21.0%
Ahora 1.63 2.14 | Inicialmente 1.40 2.71 | Cambiar +0.23 -0.57 |
1.63
2.14
2.14
Ahora 56.7% 43.3% | Inicialmente 66.0% 34.0% | Estimación de ML 69.5% 30.5% |
ML Prediction - Harry Wendelken will Win. No!Henry Searle (411)Anton Matusevich (421) - 1:21:2 (3:6, 6:4, 5:7)
54.7%
45.3%
45.3%
58.7%
41.3%
41.3%
62.3%
37.7%
37.7%
+7.1%
-8.5%
-8.5%
Ahora 1.69 2.04 | Inicialmente 1.57 2.23 | Cambiar +0.12 -0.19 |
1.69
2.04
2.04
Ahora 54.7% 45.3% | Inicialmente 58.7% 41.3% | Estimación de ML 62.3% 37.7% |
ML Prediction - Henry Searle will Win. No!ITF W100 Shrewsbury Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Simona Waltert (147)
Daria Snigur (147) - 2:02:0 (6:2, 6:2)
32.9%
67.1%
67.1%
34.4%
65.6%
65.6%
36.6%
63.4%
63.4%
+5.0%
-2.1%
-2.1%
Ahora 2.81 1.38 | Inicialmente 2.67 1.41 | Cambiar +0.14 -0.03 |
2.81
1.38
1.38
Ahora 32.9% 67.1% | Inicialmente 34.4% 65.6% | Estimación de ML 36.6% 63.4% |
ML Prediction - Simona Waltert will Win. Yes!
ITF W100 Macon Ga Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Renata Zarazua (69)Ann Li (59) - 0:20:2 (1:6, 4:6)
52.7%
47.3%
47.3%
53.9%
46.1%
46.1%
57.5%
42.5%
42.5%
+2.3%
-2.5%
-2.5%
Ahora 1.76 1.95 | Inicialmente 1.72 2.00 | Cambiar +0.04 -0.05 |
1.76
1.95
1.95
Ahora 52.7% 47.3% | Inicialmente 53.9% 46.1% | Estimación de ML 57.5% 42.5% |
ML Prediction - Renata Zarazua will Win. No!Darja Vidmanova (328)Anna Blinkova (67) - 0:20:2 (3:6, 0:6)
29.4%
70.6%
70.6%
34.3%
65.7%
65.7%
36.4%
63.6%
63.6%
+14.3%
-7.1%
-7.1%
Ahora 3.15 1.31 | Inicialmente 2.70 1.41 | Cambiar +0.45 -0.10 |
3.15
1.31
1.31
Ahora 29.4% 70.6% | Inicialmente 34.3% 65.7% | Estimación de ML 36.4% 63.6% |
ML Prediction - Darja Vidmanova will Win. No!Lauren Davis (191)Lucrezia Stefanini (148) - 2:12:1 (7:67, 63:7, 6:2)
58.3%
41.7%
41.7%
54.1%
45.9%
45.9%
56.8%
43.2%
43.2%
-7.0%
+9.5%
+9.5%
Ahora 1.59 2.22 | Inicialmente 1.71 2.01 | Cambiar -0.12 +0.21 |
1.59
2.22
2.22
Ahora 58.3% 41.7% | Inicialmente 54.1% 45.9% | Estimación de ML 56.8% 43.2% |
ML Prediction - Lauren Davis will Win. Yes!Predicciones
Predicciones de algoritmos: 5 (5 Terminado,, 3 Ganado, 2 Perdido) ROI: -16.8%, +/-: -0.840
Predicciones de los usuarios: 2 (2 Terminado, 1 Ganado, 1 Perdido) ROI: -18.0%, +/-: -0.360
Predicciones de ML: 27 (27 Terminado, 14 Ganado, 13 Perdido) ROI: -2.70%, +/-: -0.740
Estimaciones de ML de
Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 27 (26 Terminado, 14 Ganado, 12 Perdido) ROI: 1.00%, +/-: 0.240Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas
: 0Anti Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas, y apostamos en contra de un equipo rojo
: 0Cuotas en Descenso de
Rojo Cuotas en Descenso con un cambio inferior al -20%
: 3 (3 Terminado, 2 Ganado, 1 Perdido) ROI: 63.0%, +/-: 1.90Naranja Cuotas en Descenso con un cambio entre -10% y -20%
: 2 (1 Terminado, 1 Ganado, 0 Perdido) ROI: 172%, +/-: 1.72Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 3 (2 Terminado, 1 Ganado, 1 Perdido) ROI: -6.00%, +/-: -0.120Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 8 (8 Terminado, 3 Ganado, 5 Perdido) ROI: -19.9%, +/-: -1.59Machine 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.
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