LG 트윈스 vs KT 위즈

KT 위즈 사후 의견

KT는 76% 홈 승리확률을 가졌으나 LG에 5-6으로 패배했다. 선발투수 FIP에서 +0.134 편향으로 과평가된 KT 선발의 실제 부진(6회 이상 실점 누적)과 head_to_head 요인의 극단적 -0.250 편향이 복합적으로 작용했다. 특히 역사적 대전성적(h2h: 0.250)이 현 시즌 ELO나 SFR 우위를 압도하며 LG의 상대 적응력이 모델 예측을 벗어났다.

핵심: sp_fip

놓친 것: sp_fip이 +0.134로 과도히 호의적 편향을 보였으나 실제 경기에서 KT 선발이 초반 리드를 지키지 못하고 후반 실점을 허용하는 형태로 예측 대비 약화되었다.

AI 심판 종합 분석

이번 경기는 모델이 KT에 76% 승리 확률을 부여했음에도 LG가 원정 역전승을 거둔 사례로, 세 가지 구조적 오류가 겹쳤다. 가장 결정적인 오류는 head_to_head 편향으로, -0.250이라는 극단적 수치는 LG가 KT를 상대로 보유한 상대 적응력을 모델이 사실상 역방향으로 반영했음을 의미한다. ELO·WAR이 중립에 가까운 상황에서 이 요인 하나가 전체 예측 방향을 흔들기에 충분했다. 두 번째 오류는 sfr의 과도한 KT 편향으로, 시즌 통산 전력 지수가 당일 경기력으로 이어지지 않는 한계를 드러냈다. 세 번째는 sp_fip의 과대평가로, FIP 기반 선발 우위가 실제 이닝 소화와 실점 억제로 연결되지 않았다. 다음 예측에서는 head_to_head를 단순 억제 요소가 아닌 독립적 가중 신호로 재설계하고, sfr과 sp_fip의 당일 컨디션 반영 한계를 보완하는 감쇠 계수 도입을 검토해야 한다.