롯데 자이언츠 vs SSG 랜더스

SSG 랜더스 사후 의견

SSG는 홈에서 76% 승리확률을 예측받았으나 5-7로 패배했다. recent_form factor(0.700, 편향 +0.200)가 최근 폼을 과도하게 긍정 평가했고, bullpen_fip(0.520)과 sfr(0.530)도 SSG의 상대적 우위를 과신했다. 롯데가 예상 수준 이상의 타선 효율성을 발휘하면서 예측의 신뢰도 부족이 드러났다.

핵심: recent_form

놓친 것: pre_game recent_form이 SSG의 최근 폼을 +0.200 편향으로 과평가했으나, 실제 경기에서는 롯데의 오프셋 화력이 이를 압도했다.

AI 심판 종합 분석

이번 롯데-SSG 경기는 pre_game 모델이 홈팀 SSG에 76%라는 높은 승률을 부여했음에도 롯데가 원정 승리를 거두며 예측이 크게 빗나간 사례다. 오류의 핵심은 단연 recent_form factor에 있다. 편향 +0.200이라는 수치는 모델 내 전체 factor 중 압도적으로 큰 가중치로, SSG의 최근 상승세를 실제 경기 경쟁력과 동일시하는 과신으로 이어졌다. 그러나 최근 폼은 상대 전력 수준, 투수 로테이션 맥락, 타선 컨디션 등 복합 변수에 따라 지속성이 달라지므로, 단일 factor로서 이 정도 편향을 허용하는 것은 모델 전체의 균형을 무너뜨릴 위험이 있다. 아울러 lineup_woba가 -0.005로 거의 중립에 가깝게 평가된 롯데의 타격 생산성이 실제 경기에서 모델 기댓값을 훌쩍 넘어선 점도 주목해야 한다. 다음 예측 사이클에서는 recent_form의 최대 허용 편향 상한을 재설정하고, lineup_woba의 표본 민감도 및 최근 경기 반영 비중을 높이는 방향으로 재검토가 필요하다.