| license: mit | |
| library_name: scikit-learn | |
| tags: | |
| - bac-bo | |
| - sequence-similarity | |
| - lightgbm | |
| - faiss | |
| - probability-calibration | |
| # simulado-bacbo — prediction artifacts | |
| Artifacts do motor de predição do projeto [amarorn/simulado-bacbo](https://github.com/amarorn/simulado-bacbo). | |
| Estima distribuição calibrada **Player / Banker / Tie**. Não implica padrão determinístico nem edge garantido. | |
| ## Conteúdo | |
| | Caminho | Descrição | | |
| | --- | --- | | |
| | `lgbm_model.joblib` | Modelo (HistGradientBoosting / pipeline local) | | |
| | `calibrator.joblib` | Calibrador isotônico | | |
| | `normalizer.json` | Normalização de features | | |
| | `selected_features.json` | Features selecionadas | | |
| | `metadata.json` | Métricas de treino / walk-forward | | |
| | `similarity/` | Índice de similaridade (FAISS + encoder + meta) | | |
| | `benchmark_*.json` | Benchmarks locais | | |
| ## Similarity index | |
| - window: **100** | |
| - metric: **euclidean** | |
| - k: **100** | |
| - vectors: ver `similarity/metrics.json` (`n_vectors`) | |
| - backend: **faiss** | |
| ## Uso local | |
| Baixar para o serviço: | |
| ```bash | |
| hf download amarorn/simulado-bacbo --local-dir services/prediction-engine/artifacts | |
| ``` | |
| Ou no monorepo, apontar `PREDICT_ARTIFACTS_DIR` / `SIMILARITY_ARTIFACTS_DIR` para a pasta baixada. | |
| ## Honestidade | |
| Se `beats_marginal=false` em `metadata.json` / benchmarks, preferir baseline marginal na operação. Bac Bo é jogo de mesa com house edge — estes artifacts são para estudo / assistência simulada. | |