Desglose de Partidos J39
1. R.OVIEDO-GIRONA
REGRESION 2-->0.35
NEURAL 1-->0.431
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.45
VIAREGRESION 2-->0.347
FilteredClassifier 2-->0.355
MultiClassClassifier 2-->0.354
Resultado probable: 12
Signos:UNO=2 EQUIS=0 DOS=5Media Probabilidades Modelos:P1: 54.90% PX: 0.00% P2: 37.12%2. OSASUNA-VILLARREAL
REGRESION 2-->0.364
NEURAL 1-->0.373
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.391
VIAREGRESION 2-->0.37
FilteredClassifier 2-->0.355
MultiClassClassifier 2-->0.37
Resultado probable: 12
Signos:UNO=2 EQUIS=0 DOS=5Media Probabilidades Modelos:P1: 52.00% PX: 0.00% P2: 37.00%3. LEVANTE-AT.MADRID
REGRESION 2-->0.617
NEURAL 2-->0.592
SMO 2-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.575
VIAREGRESION 2-->0.606
FilteredClassifier 2-->0.567
MultiClassClassifier 2-->0.619
Resultado probable: 2
Signos:UNO=0 EQUIS=0 DOS=7Media Probabilidades Modelos:P1: 0.00% PX: 0.00% P2: 60.61%4. ELCHE-BARCELONA
REGRESION 2-->0.727
NEURAL 2-->0.706
SMO 2-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.714
VIAREGRESION 2-->0.744
FilteredClassifier 2-->0.74
MultiClassClassifier 2-->0.725
Resultado probable: 2
Signos:UNO=0 EQUIS=0 DOS=7Media Probabilidades Modelos:P1: 0.00% PX: 0.00% P2: 71.76%5. R.MADRID-RAYO
REGRESION 1-->0.784
NEURAL 1-->0.832
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.828
VIAREGRESION 1-->0.784
FilteredClassifier 1-->0.866
MultiClassClassifier 1-->0.781
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 79.17% PX: 0.00% P2: 0.00%6. BETIS-VALENCIA
REGRESION 1-->0.512
NEURAL 1-->0.55
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.506
VIAREGRESION 1-->0.514
FilteredClassifier 1-->0.546
MultiClassClassifier 1-->0.517
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 54.46% PX: 0.00% P2: 0.00%7. GETAFE-CELTA
REGRESION 2-->0.344
NEURAL 1-->0.405
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace X-->0.47
VIAREGRESION X-->0.339
FilteredClassifier 2-->0.341
MultiClassClassifier X-->0.347
Resultado probable: 1X2
Signos:UNO=2 EQUIS=3 DOS=2Media Probabilidades Modelos:P1: 53.60% PX: 38.53% P2: 34.25%8. MALLORCA-SEVILLA
REGRESION 1-->0.38
NEURAL 1-->0.463
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.447
VIAREGRESION 1-->0.389
FilteredClassifier 1-->0.421
MultiClassClassifier 1-->0.379
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 44.94% PX: 0.00% P2: 0.00%9. C. LEONESA-DEPORTIVO
REGRESION 2-->0.398
NEURAL 2-->0.397
SMO 2-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.559
VIAREGRESION 2-->0.403
FilteredClassifier 2-->0.567
MultiClassClassifier 2-->0.406
Resultado probable: 2
Signos:UNO=0 EQUIS=0 DOS=7Media Probabilidades Modelos:P1: 0.00% PX: 0.00% P2: 48.53%10. ALMERÍA-CEUTA
REGRESION 1-->0.558
NEURAL 1-->0.584
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.533
VIAREGRESION 1-->0.557
FilteredClassifier 1-->0.546
MultiClassClassifier 1-->0.566
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 57.30% PX: 0.00% P2: 0.00%11. EIBAR-SPORTING
REGRESION 1-->0.419
NEURAL 1-->0.479
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.418
VIAREGRESION 1-->0.421
FilteredClassifier 1-->0.421
MultiClassClassifier 1-->0.419
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 46.34% PX: 0.00% P2: 0.00%12. HUESCA-CÁDIZ
REGRESION 1-->0.401
NEURAL 1-->0.458
SMO 1-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.529
VIAREGRESION 1-->0.4
FilteredClassifier 1-->0.39
MultiClassClassifier 1-->0.402
Resultado probable: 1
Signos:UNO=7 EQUIS=0 DOS=0Media Probabilidades Modelos:P1: 46.39% PX: 0.00% P2: 0.00%13. GRANADA-RACING S.
REGRESION 1-->0.405
NEURAL 1-->0.393
SMO 2-->0.667
RandomSubSpace 1-->0.386
VIAREGRESION 1-->0.4
FilteredClassifier 2-->0.465
MultiClassClassifier 1-->0.415
Resultado probable: 12
Signos:UNO=5 EQUIS=0 DOS=2Media Probabilidades Modelos:P1: 39.98% PX: 0.00% P2: 56.60%14. MIRANDÉS-MÁLAGA
REGRESION 2-->0.389
NEURAL 2-->0.38
SMO 2-->0.667
RandomSubSpace 2-->0.651
VIAREGRESION 2-->0.395
FilteredClassifier 2-->0.567
MultiClassClassifier 2-->0.396
Resultado probable: 2
Signos:UNO=0 EQUIS=0 DOS=7Media Probabilidades Modelos:P1: 0.00% PX: 0.00% P2: 49.21%