Ratings from 645558 games rating uncertainty
Best model v12-19x19/000899-bulwark 5440 ± 14
2 v12-19x19/000923-clove-tree 5438 ± 14
3 v12-19x19/000892-kite 5427 ± 13
4 v12-19x19/000745-cato 5426 ± 12
5 v12-19x19/000763-phoenix 5421 ± 11
6 v12-19x19/000790-courageux 5416 ± 12
7 v12-19x19/000754-waterloo 5398 ± 11
8 v10-19x19/000674-neptune 5398 ± 13
9 v10-19x19/000662-perseus 5397 ± 21
10 v12-19x19/000913-favorite 5394 ± 13
11 v10-19x19/000721-eagle 5387 ± 20
12 v12-19x19/000725-sans-pareil 5387 ± 11
13 v12-19x19/000848-penelope 5382 ± 12
14 v12-19x19/000995-san-nicolas 5380 ± 20
15 v12-19x19/000649-content 5379 ± 11
Worst model v09-19x19/000003-audacious 0 ± 57

Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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v12-19x19/000754-waterloo 5398 4717
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v10-19x19/000662-perseus 5397 443
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Model Rating
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Games
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v10-19x19/000468-san-nicolas 5262 366
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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v09-19x19/000381-devastation 5228 374
Model Rating
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Games
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Model Rating
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Games
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Model Rating
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
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Model Rating
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Games
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Model Rating
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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v10-19x19/000023-conqueror 1635 96
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