chileITF M15 Santiago 3 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)
TipTV1/8-finalsFT Ignacio MonzonIgnacio Monzon (646)
Benjamin TorrealbaBenjamin Torrealba (1062)
-
2:02:0 (6:1, 6:1)
67.4%
32.6%
66.0%
34.0%
69.6%
30.4%
-2.1%
+4.2%
Ahora
1.37
2.84
Inicialmente
1.40
2.72
Cambiar
-0.03
+0.12
1.37
2.84
Ahora
67.4%
32.6%
Inicialmente
66.0%
34.0%
Estimación de ML
69.6%
30.4%
PredictionML Prediction - Ignacio Monzon will Win. Yes!
egyptITF W35 Sharm Elsheikh 3 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)
TipTV1/8-finalsFT Joanna GarlandJoanna Garland (147)
Katarina KuzmovaKatarina Kuzmova (437)
-
2:12:1 (2:6, 6:1, 6:4)
70.9%
29.1%
66.1%
33.9%
69.8%
30.2%
-7.1%
+14.2%
Ahora
1.30
3.18
Inicialmente
1.40
2.73
Cambiar
-0.10
+0.45
1.30
3.18
Ahora
70.9%
29.1%
Inicialmente
66.1%
33.9%
Estimación de ML
69.8%
30.2%
2:0
PredictionML Prediction - Joanna Garland will Win. Yes!
mexicoITF M15 Huamantla 6 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)
TipTV1/8-finalsFT Jacob BrummJacob Brumm (615)
Adhithya GanesanAdhithya Ganesan (669)
-
Ganesan A. walkoverGanesan A. walkover
41.7%
58.3%
49.9%
50.1%
55.2%
44.8%
+16.7%
-13.7%
Ahora
2.21
1.58
Inicialmente
1.84
1.83
Cambiar
+0.37
-0.25
2.21
1.58
Ahora
41.7%
58.3%
Inicialmente
49.9%
50.1%
Estimación de ML
55.2%
44.8%
0:2
PredictionML Prediction - Jacob Brumm will Win.
spainITF M15 Madrid 4 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)
TipTV1/8-finalsFT Maxime JanvierMaxime Janvier (437)
Alejo Sanchez QuilezAlejo Sanchez Quilez (531)
-
2:02:0 (6:1, 6:2)
60.5%
39.5%
64.5%
35.5%
68.7%
31.3%
+5.2%
-11.4%
Ahora
1.53
2.33
Inicialmente
1.45
2.63
Cambiar
+0.08
-0.30
1.53
2.33
Ahora
60.5%
39.5%
Inicialmente
64.5%
35.5%
Estimación de ML
68.7%
31.3%
PredictionML Prediction - Maxime Janvier will Win. Yes!
turkeyITF M15 Antalya 37 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 Zdenek KolarZdenek Kolar (453)
Andrej NedicAndrej Nedic (442)
-
1:21:2 (0:6, 6:3, 2:6)
66.7%
33.3%
64.5%
35.5%
68.7%
31.3%
-4.8%
+5.4%
Ahora
1.38
2.78
Inicialmente
1.45
2.63
Cambiar
-0.07
+0.15
1.38
2.78
Ahora
66.7%
33.3%
Inicialmente
64.5%
35.5%
Estimación de ML
68.7%
31.3%
PredictionML Prediction - Zdenek Kolar will Win. No!
turkeyITF W15 Antalya 19 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 Linda SevcikovaLinda Sevcikova (724)
Anastasiia GurevaAnastasiia Gureva (576)
-
1:21:2 (6:3, 3:6, 4:6)
48.5%
51.5%
49.0%
51.0%
51.9%
48.1%
+1.6%
-0.6%
Ahora
1.90
1.79
Inicialmente
1.87
1.80
Cambiar
+0.03
-0.01
1.90
1.79
Ahora
48.5%
51.5%
Inicialmente
49.0%
51.0%
Estimación de ML
51.9%
48.1%
PredictionML Prediction - Linda Sevcikova will Win. No!
united-arab-emiratesITF W100 Dubai 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)
TipTV1/8-finalsFT Evialina LaskevichEvialina Laskevich (486)
Sofia CostoulasSofia Costoulas (195)
-
1:21:2 (3:6, 6:1, 3:6)
47.4%
52.6%
64.5%
35.5%
69.9%
30.1%
+25.6%
-33.1%
Ahora
1.95
1.76
Inicialmente
1.45
2.63
Cambiar
+0.50
-0.87
1.95
1.76
Ahora
47.4%
52.6%
Inicialmente
64.5%
35.5%
Estimación de ML
69.9%
30.1%
0:2
PredictionML Prediction - Evialina Laskevich will Win. No!
FT Carol ZhaoCarol Zhao (272)
Mei YamaguchiMei Yamaguchi (269)
-
0:20:2 (1:6, 2:6)
44.8%
55.2%
44.5%
55.5%
47.1%
52.9%
-1.0%
-0.6%
Ahora
2.07
1.67
Inicialmente
2.09
1.68
Cambiar
-0.02
-0.01
2.07
1.67
Ahora
44.8%
55.2%
Inicialmente
44.5%
55.5%
Estimación de ML
47.1%
52.9%
0:2
PredictionML Prediction - Carol Zhao will Win. No!
usaITF W50 Tampa Fl 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)
TipTV1/8-finalsFT Karina MillerKarina Miller (315)
Irina Maria BaraIrina Maria Bara (251)
-
1:21:2 (6:4, 1:6, 1:6)
53.7%
46.3%
62.3%
37.7%
67.1%
32.9%
+14.0%
-18.4%
Ahora
1.72
2.00
Inicialmente
1.48
2.45
Cambiar
+0.24
-0.45
1.72
2.00
Ahora
53.7%
46.3%
Inicialmente
62.3%
37.7%
Estimación de ML
67.1%
32.9%
2:0
PredictionML Prediction - Karina Miller will Win. No!



Predicciones


Predicciones de algoritmos: 4 (4 Terminado,, 3 Ganado, 1 Perdido) ROI: 7.00%, +/-: 0.280
Predicciones de los usuarios: 4 (4 Terminado, 2 Ganado, 2 Perdido) ROI: -6.60%, +/-: -0.263
Predicciones de usuarios con alto ROI: 0
Predicciones de ML: 9 (9 Terminado, 3 Ganado, 6 Perdido) ROI: -52.8%, +/-: -4.75

Estimaciones de ML de

Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 9 (8 Terminado, 3 Ganado, 5 Perdido) ROI: -46.9%, +/-: -3.75
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, 1 Ganado, 0 Perdido) ROI: 163%, +/-: 1.63
Naranja Cuotas en Descenso con un cambio entre -10% y -20%
: 3 (2 Terminado, 1 Ganado, 1 Perdido) ROI: 23.0%, +/-: 0.450
Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 1 (1 Terminado, 0 Ganado, 1 Perdido) ROI: -100%, +/-: -1.00
Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 3 (2 Terminado, 0 Ganado, 2 Perdido) ROI: -100%, +/-: -2.00


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.

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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.

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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.

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