2026-04-23 · 수원
과거 경기KIA 타이거즈 vs KT 위즈
최종: KIA 3 - 8 KT · 승리 KT
🎯 경기 개요
KIA vs KT — 승률 격차 8%p의 접전. 초반 득점이 승부를 가를 가능성. 올 시즌 상대전적은 KT가 75% 승률로 강세.
🎯 AI 심판 최종 판정

KIA 타이거즈
원정

KT 위즈
홈
예측 승자 (홈)
KT 위즈 54%
KT 위즈의 홈 이점과 정량 모델 우위는 인정되나, 회고 에이전트가 지적한 대로 19건이라는 제한된 샘플은 패턴 판단의 신뢰도를 떨어뜨린다. 양 팀 모두 구체적인 차별화 논거 없이 '종합 전력' 수준에서 경쟁하는 만큼, 모델 결과를 그대로 수용하기보다 중앙값 방향으로 소폭 보정해 54%로 결정했다. KT의 홈 어드밴티지가 실질적 변수로 작용할 수 있어 박빙 우위는 유지한다.
보정 적용: 샘플 크기 19건으로 통계적 신뢰도 부족 → 모델 결과 56%에서 중앙값 방향으로 소폭 보정(-2%)
양팀 에이전트 논거
KIA 타이거즈 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
KT 위즈 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
📊 팩터별 정량 해설
정량 모델 v1.8의 10개 팩터를 가중치 순으로 분석합니다. 가장 영향력 큰 팩터는 선발 FIP으로, KT가 예측 승률에 +3%p 기여합니다.
선발 FIP
가중치 15%선발 FIP 데이터 부족.
KT 우위 · 예측 기여 +3%p
타선 wOBA
가중치 15%양 팀 wOBA가 근접해 타격 화력은 비슷한 수준.
비슷
Elo 레이팅
가중치 10%Elo 레이팅 격차 작음, 전력 대등.
비슷
불펜 FIP
가중치 10%불펜 안정성에서 큰 격차 없음.
모델 메타 정보
정량 모델: v2.0-debate · 토론 버전 v2-persona4
🔄 회고 보정
모델 약점: 샘플 크기 부족으로 통계적 신뢰도 낮음. 19건 예측은 패턴 판단에 미흡
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
SFR +0.293 편향이 가장 컸으며, 실제 경기에서 KT의 구조적 우위가 8-3 대승으로 완전히 구현됨 — 과대 신호가 아니라 오히려 과소추정에 가까웠음.
H2H +0.250 편향은 강한 상대 전적 우위를 반영했고, 실제로도 정확히 작동해 단순 승리를 넘어 압도적 점수 차까지 설명함.
recent_form +0.100 편향은 KT의 최근 흐름 우위를 반영했으나, KIA 타선 억제 수준이 예상보다 강해 편향 크기 대비 실질 영향은 저평가된 측면이 있음.
KIA 타이거즈 사후 의견
KT 위즈에게 8-3으로 패배했다. Pre-game 예측은 KT의 76% 승리확률을 정확히 맞혔으나, 실제 경기에서는 예측보다 훨씬 큰 점수 차이가 발생했다. 특히 sfr(0.793)과 head_to_head(0.750)에서 강하게 평가된 KT의 우위가 풀스케일로 실현되었고, KIA의 lineup_woba(0.487, -0.013 편향)가 실제로는 더 약했음을 시사한다.
핵심: sfr
놓친 것: SFR에서 +0.293 편향으로 과도하게 평가된 KT의 전술적·구조적 우위가 실제로는 더욱 극대화되어 원정팀 KIA의 공격력 억제로 이어졌다.