Oracle 2026 · Modellkern

Wie das Modell denkt

Oracle schätzt keine Tabellenplätze direkt. Es lernt zuerst, wie viele Tore beide Teams wahrscheinlich schießen. Daraus entstehen Scorelines, Siegchancen, Gruppenstände und am Ende die komplette WM-Simulation.

Oracle Forecast Stackstatisch exportiert für VercelDatenbasis1872–202649 256 SpieleEngineeringFeatures11 SignaleTraining2× LightGBMPoisson-KernInferenceScore-Matrix0:0 bis 10:10Simulation10 000TurnierläufeFeature-Vektor pro MatchELOForm 5Tore+Tore-Neutralλ Team A1.86λ Team B0.94Home · Draw · AwayR32 · Final · Champion

Trainingsaufbau

Zeitlich sauber getrennt

Trainiert wird nur auf Vergangenheit: historische Spiele bis 2017, Validierung ab 2018, finaler Holdout auf der WM 2022. Dadurch sieht das Modell die Test-WM vorher nicht.

Train1872–2017
Validation2018–2021
HoldoutWM 2022 (64 matches)

Teamstärke

  • ELO home/away
  • ELO-Differenz
  • Turniergewicht

Form

  • Punkte letzte 5
  • Tore erzielt
  • Tore kassiert

Kontext

  • Neutraler Ort
  • WM-Modus
  • Historischer Split

Modellkern

Zwei Poisson-Regressoren statt bloßer Tipp

Ein LightGBM-Modell schätzt λ für Heim-/Team A-Tore, ein zweites λ für Auswärts-/Team B-Tore. Die beiden Werte spannen eine Score-Matrix auf: jede Zelle ist ein konkretes Ergebnis wie 2:1 oder 0:0.

λ Team A1.86
λ Team B0.94

Aus den λ-Werten wird nicht nur der Sieger gelesen, sondern die ganze Wahrscheinlichkeitsfläche.

1.288Tor-RMSE
9.4%Exakt Ergebnis
53.1%Outcome Accuracy
10.000Simulationen

Output

Vom einzelnen Spiel zum Turnierbaum

Für jede mögliche WM-Partie werden erwartete Tore vorab berechnet. Danach simuliert Oracle Gruppenphase, beste Dritte und KO-Runden tausendfach. Aktueller Favorit im statischen Bundle: Spain.

Vorhergesagtes FinaleESP 2–1 ARGSpain wird Champion im deterministischen Bracket