DATA LAB · METHODOLOGY
예상 6–5와 실제 3–1을 단순 적중으로 표시하면 득점 규모를 크게 틀린 사실이 사라집니다. 예측의 어느 부분이 맞았는지 분해해야 다음 모델을 개선할 수 있습니다.
승자 방향은 이진 지표로 기록한다
예상 우세 팀이 실제로 이겼는지를 1과 0으로 기록합니다. 연장전과 무승부가 가능한 종목은 별도 규칙을 정합니다. 이 지표는 경기 방향을 평가하지만 점수의 근접성은 보여 주지 않습니다.
총득점 오차는 경기 환경을 평가한다
예상 양 팀 합계와 실제 합계의 절대 차이를 계산합니다. 6–5 예상과 3–1 결과라면 예상 합계 11, 실제 합계 4로 오차는 7입니다. 구장과 전체 득점 기준선이 적절했는지 확인하는 값입니다.
팀별 절대 오차는 배분 문제를 찾는다
각 팀 예상 득점과 실제 득점 차이의 절대값을 더합니다. 총득점은 맞아도 양 팀에 반대로 배분했다면 이 값이 커집니다. 승자 오판과 공격·수비 평가 오류를 함께 찾을 수 있습니다.
누적 표에서 구간별 편향을 찾는다
10경기 이상 쌓이면 홈·원정, 구장, 선발 등급, 리그별로 오차를 나눕니다. 특정 구장에서만 총득점을 높게 잡는다면 파크팩터 가중치를 낮추는 식으로 수정 근거를 만들 수 있습니다.
핵심 정리
- 승자 적중만으로 모델을 평가하지 않는다.
- 총득점 오차와 팀별 절대 오차를 함께 기록한다.
- 누적 오차를 조건별로 나눠 반복되는 편향을 찾는다.
확인 기준과 한계
이 글은 Hypermoment가 공개한 편집 원칙에 따라 공식 기록 또는 출처가 명확한 원자료를 우선해 작성했습니다. 경기별 수치는 기준 시점과 표본 크기에 따라 달라질 수 있으며, 하나의 지표만으로 선수나 팀의 능력을 단정하지 않습니다. 예측은 확정 결과가 아니라 비교 가능한 가설입니다.
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편집·검수: Hypermoment 편집팀 · 최종 검토 2026년 10월 8일
10경기 적용 결과
2026년 10월 5~6일 KBO 10경기를 같은 기준으로 채점한 결과 승자 방향은 8/10(80%), 팀별 점수 평균 절대오차는 2.8점, 경기 총득점 평균 절대오차는 3.0점, 정확 스코어 일치는 0/10이었습니다.
승자 적중률=적중 경기÷전체 경기, 팀별 점수 MAE=20개 팀 점수 절대오차 합÷20입니다. 10경기는 이틀·단일 리그 표본이라 장기 성능으로 일반화할 수 없습니다.
