Machine-Learning-Prognosen für Kickbase
Bessere Kickbase-Entscheidungen. Auf Basis solider Predictions.
BaseKick prognostiziert die Punkte jedes Bundesliga-Spielers für den nächsten Spieltag — damit du Aufstellung, Transfers und Marktwert-Trades auf Daten statt Bauchgefühl stützt.
Spieltag-Radar · Vorschau
So sieht eine Prognose aus: erwartete Punkte, Wahrscheinlichkeiten und Spanne.
| Spieler | Position | Prognose | Start % | Einsatz % | P25–P75 |
|---|---|---|---|---|---|
| Harry Kane | Sturm | 182 | 98 | 99 | 141–224 |
| Jamal Musiala | Mittelfeld | 148 | 92 | 97 | 104–189 |
| Nico Schlotterbeck | Abwehr | 121 | 95 | 98 | 88–151 |
| Gregor Kobel | Tor | 109 | 96 | 98 | 72–143 |
Alles für den nächsten Spieltag
Drei Werkzeuge, ein Ziel: mehr Punkte als deine Liga.
Spieltag-Radar
Erwartete Punkte, Startelf- und Einsatzwahrscheinlichkeit für jeden Bundesliga-Spieler — vor jedem Spieltag frisch berechnet.
Transfer-Ziele
Durchsuche den kompletten Spielerpool nach Prognose, Position und Marktwert. Finde unterbewertete Spieler, bevor es der Markt tut.
Merkliste
Behalte deine Kandidaten im Blick und reagiere, sobald sich Prognosen oder Marktwerte bewegen.
Unter der Haube
Ein Modell, vier Antworten
Pro Spieler und Spieltag liefert BaseKick belastbare Kennzahlen — keine Kaffeesatzleserei.
Erwartete Punkte
Punkteprognose pro Spieler und Spieltag.
Start- & Einsatzwahrscheinlichkeit
Wie wahrscheinlich steht er in der Startelf — und kommt er überhaupt zum Zug?
Konfidenzintervall (P25–P75)
Quantile-Regression liefert nicht nur einen Wert, sondern die Spanne dazu.
Risiko-Score
Verletzungen, Sperren und Ausfallrisiko fließen direkt in die Prognose ein.
Womit das Modell rechnet
Gradient-Boosting-Ensemble, trainiert auf historischen Spieltagsdaten — evaluiert per Rolling-Origin-Validation (Spearman-Rangkorrelation, NDCG, Kalibrierungsfehler).
- Wettquoten & Teamstärke
- xG-Form der letzten Spiele
- Resttage & Belastung
- Gegner-Defensivstärke
- Historische Kickbase-Punkte
- Verletzungs- & Sperrenstatus
Häufige Fragen
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