ITF Barcelona 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)
Basak Eraydin (959)
Marta Paigina - 2:02:0 (7:5, 6:4)
57.8%
42.2%
42.2%
63.7%
36.3%
36.3%
+9.8%
-13.6%
-13.6%
Ahora 1.63 2.23 | Inicialmente 1.47 2.58 | Cambiar +0.16 -0.35 |
1.63
2.23
2.23
Ahora 57.8% 42.2% | Inicialmente 63.7% 36.3% |
Marta Paigina 
Cristina Dinu (386) - 2:02:0 (6:1, 6:1)
63.5%
36.5%
36.5%
61.9%
38.1%
38.1%
-2.6%
+4.3%
+4.3%
Ahora 1.47 2.56 | Inicialmente 1.51 2.45 | Cambiar -0.04 +0.11 |
1.47
2.56
2.56
Ahora 63.5% 36.5% | Inicialmente 61.9% 38.1% |
Girls Singles French Open 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)
Marta Paigina 
Chang Liu - 0:20:2 (2:6, 0:6)
28.5%
71.5%
71.5%
37.4%
62.6%
62.6%
+23.7%
-12.3%
-12.3%
Ahora 3.38 1.35 | Inicialmente 2.58 1.54 | Cambiar +0.80 -0.19 |
3.38
1.35
1.35
Ahora 28.5% 71.5% | Inicialmente 37.4% 62.6% |
ITF Tunis 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)
Manon Arcangioli (805)Marta Paigina - 2:12:1 (6:0, 1:6, 6:2)
41.9%
58.1%
58.1%
42.7%
57.3%
57.3%
+3.1%
-0.6%
-0.6%
Ahora 2.23 1.60 | Inicialmente 2.16 1.61 | Cambiar +0.07 -0.01 |
2.23
1.60
1.60
Ahora 41.9% 58.1% | Inicialmente 42.7% 57.3% |
Chiraz Bechri (1228)Marta Paigina - 1:21:2 (7:65, 2:6, 5:7)
21.0%
79.0%
79.0%
26.2%
73.8%
73.8%
+17.5%
-8.5%
-8.5%
Ahora 4.41 1.18 | Inicialmente 3.64 1.29 | Cambiar +0.77 -0.11 |
4.41
1.18
1.18
Ahora 21.0% 79.0% | Inicialmente 26.2% 73.8% |
Más ▼
Predicciones de Marta Paigina
Predicciones de algoritmos: 0
Predicciones de los usuarios: 0
Predicciones de ML: 0
Estimaciones de ML de Marta Paigina
Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 0Rojo 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 Marta Paigina
Rojo Cuotas en Descenso con un cambio inferior al -20%
: 0Naranja Cuotas en Descenso con un cambio entre -10% y -20%
: 2 (2 Terminado, 1 Ganado, 1 Perdido) ROI: -23.0%, +/-: -0.460Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 1 (1 Terminado, 0 Ganado, 1 Perdido) ROI: -100%, +/-: -1.00Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 1 (1 Terminado, 0 Ganado, 1 Perdido) ROI: -100%, +/-: -1.00
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