การคาดการณ์สมรรถภาพจะให้ข้อมูลเวลาที่คาดว่าจะใช้ในการวิ่งจบระยะทางการแข่งขันหลักๆ แก่สมาชิก โดยอิงจากข้อมูลประวัติกิจกรรม Strava ของคุณ ระยะทางการแข่งขันที่รองรับ ได้แก่ 5 กม. 10 กม. ฮาล์ฟมาราธอน และฟูลมาราธอน

การคาดการณ์สมรรถภาพจะไม่พิจารณาความแตกต่างของภูมิประเทศหรือความสูงของเส้นทางในการแข่งขัน และจะสันนิษฐานว่านักกีฬาวิ่งแข่งบนเส้นทางราบคล้ายกับลู่วิ่ง การคาดการณ์มีให้บริการเฉพาะสมาชิกเท่านั้น และสามารถดูได้ในส่วนความคืบหน้าของแท็บคุณ และในกิจกรรมการวิ่งของคุณบนแอปมือถือ

เพื่อดูการคาดการณ์ ผู้สมัครสมาชิกต้องอัปโหลดข้อมูลกิจกรรมวิ่งอย่างน้อย 20 ครั้ง ภายในช่วงเวลา 24 สัปดาห์ที่นับต่อเนื่อง (ประมาณ 5 เดือนครึ่ง) เกณฑ์นี้ช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ขับเคลื่อนฟีเจอร์นี้มีข้อมูลเพียงพอในการคาดการณ์ที่มีคุณภาพสูงและแม่นยำ โมเดลจะสร้างชุดข้อมูลการคาดการณ์ใหม่สำหรับสมาชิกหลังจากที่อัปโหลดข้อมูลการวิ่งแต่ละครั้ง และหลังจากที่ไม่มีการอัปโหลดข้อมูลวิ่งเป็นเวลา 3 วัน สมาชิกที่ไม่ได้อัปโหลดกิจกรรมวิ่งให้เพียงพอภายในช่วงเวลาต่อเนื่องที่กำหนด จะเห็นชุดข้อมูลการคาดการณ์ที่แคชไว้จากช่วงเวลาล่าสุดที่อัปโหลดเพียงพอ เมื่อสมาชิกกลับมาอัปโหลดและถึงเกณฑ์กิจกรรมที่กำหนด การคาดการณ์จะได้รับการอัปเดต

กิจกรรมในร่มและบนเครื่องวิ่งไม่ถูกรวมอยู่ในการคาดการณ์ของคุณ ใช้เฉพาะการวิ่งกลางแจ้งที่บันทึกด้วย GPS เท่านั้น โมเดลนี้จะพิจารณาประวัติการวิ่งทั้งหมดของคุณและผลการวิ่งที่ดีที่สุด แต่จะให้น้ำหนักมากขึ้นกับการอัปโหลดข้อมูลภายในช่วงเวลา 24 สัปดาห์ล่าสุด สิ่งนี้ช่วยให้การคาดการณ์ของคุณสอดคล้องกับสภาพความฟิตปัจจุบันของคุณอย่างใกล้ชิด แทนที่จะอิงจากผลการฝึกซ้อมในอดีตที่ไกลออกไป

คุณสามารถดูการคาดการณ์ของคุณตามช่วงเวลาของ 1, 3 และ 6 เดือนที่ผ่านมาได้ สำหรับมุมมองรายเดือน คุณสามารถดูการคาดการณ์ที่อัปเดตเป็นรายวันได้ สำหรับช่วงเวลา 3 และ 6 เดือน คุณสามารถดูค่าคาดการณ์มัธยฐานสำหรับแต่ละสัปดาห์ได้ เพื่อให้คุณสามารถดูการคาดการณ์ในอดีตได้ คุณต้องมีการคาดการณ์อย่างน้อย 2 ครั้งในช่วงเวลาที่เลือก สำหรับระยะทางที่เลือก แม้ว่าคุณจะยังมีข้อมูลการวิ่งไม่มากพอให้เราทำการคาดการณ์ในวันนี้ คุณก็ยังสามารถดูการคาดการณ์ในอดีตในช่วงเวลาที่เลือกได้

ฟีเจอร์การคาดการณ์สมรรถภาพของ Strava ขับเคลื่อนด้วยโมเดล ML ที่ใช้ข้อมูลคุณลักษณะของนักกีฬามากกว่า 100 รายการ รวมถึงประวัติการวิ่งตลอดกาลและสมรรถภาพสูงสุด ฟีเจอร์นี้แตกต่างจากเครื่องมือคาดการณ์การแข่งขันอื่นๆ ที่อาศัยข้อมูลเชิงทฤษฎี เช่น การประมาณค่า VO2 max เพราะ Strava ใช้เฉพาะข้อมูลกิจกรรมจริงในการคาดการณ์ผลการแข่งขันเท่านั้น ระบบยังใช้ข้อมูลสมรรถภาพของนักกีฬาที่มีประวัติการฝึกซ้อมคล้ายคลึงกัน ดังนั้นเวลาที่ประมาณการจึงตรงกับความจริงและอ้างอิงข้อมูลจากสิ่งที่ผู้ใช้รายอื่นที่มีศักยภาพใกล้เคียงกันเคยทำได้

เวลาสำหรับแต่ละระยะทางการแข่งขันจะถูกคำนวณแยกกัน ซึ่งช่วยให้ได้ความแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างเช่น นักกีฬาที่ฝึกซ้อมเพื่อเตรียมตัวสำหรับการแข่งขันมาราธอน โดยเพิ่มปริมาณการวิ่งต่อสัปดาห์และเน้นการวิ่งแบบอินเทอร์วัลระยะทางยาวขึ้น อาจเห็นการปรับปรุงอย่างชัดเจนในผลการคาดการณ์สำหรับการแข่งขันฮาล์ฟมาราธอนและมาราธอน แต่ไม่เห็นการปรับปรุงในระดับเดียวกันในผลการคาดการณ์สำหรับระยะทางที่สั้นกว่า

ในทำนองเดียวกัน นักกีฬาที่เน้นการฝึกซ้อมในระยะทางสั้น โดยให้ความสำคัญกับความเร็วและกำลัง อาจเห็นการพัฒนาที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในผลการคาดการณ์สำหรับระยะทาง 5Kและ10Kเมื่อเทียบกับระยะทางที่ยาวกว่า ซึ่งความสามารถดังกล่าวมีความสำคัญน้อยลง