LG 트윈스 vs KT 위즈

KT 위즈 사후 의견

KT는 25% 홈 승리확률이라는 낮은 예측을 뒤집고 6-5로 승리했다. 예측 모델이 LG의 선발투수 우위(sp_fip 편향 -0.081)와 최근폼(recent_form 편향 -0.071)을 과평가했으며, 특히 head_to_head 요인에서 -0.250의 극단적 편향으로 KT의 상성 강점을 완전히 무시했다. 실제 경기에서는 이러한 선발 격차와 최근폼 차이가 중화되었고, KT의 홈 구장 이점과 직대 우위가 작용했다.

핵심: head_to_head

놓친 것: head_to_head에서 -0.250 편향으로 KT의 상성 강점을 과소평가했으며, 이것이 25% 확률이라는 극도로 보수적 예측의 핵심 오류였다.

AI 심판 종합 분석

이번 KT-LG 경기에서 pre_game 모델은 LG를 75% 확률의 강력한 원정 승리 후보로 지목했으나 KT가 1점차로 역전, 예측이 완전히 빗나갔다. 가장 치명적인 오류는 head_to_head factor였다. 편향 -0.250이라는 극단적 수치는 모델이 LG의 직전 상성 우위를 거의 일방적으로 수용했음을 의미하는데, 실제 경기에서는 KT의 홈 직대 강점이 그 이상으로 작용했다. 두 postview 모두 이 factor를 핵심 오판으로 지목한 점에서 진단의 신뢰도가 높다. 두 번째로 sfr의 과도한 LG 방향 편향(+0.197)도 문제였다. 시즌 누적 득점 생산 비율이 단기 경기의 타선 성과를 과장하는 경향이 확인됐다. 세 번째로 sp_fip/sp_xfip의 -0.081 편향은 LG 선발 우위를 수치화했으나, 실제 6실점 허용으로 해당 우위가 소멸됐다. 다음 예측 사이클에서는 head_to_head의 가중치 상한 설정, sfr의 단기 표본 보정, 그리고 선발 FIP가 실제 경기 환경(구장·기온·투구 수)과 괴리되는 조건을 별도로 모델링하는 방향을 재검토해야 한다.