2026-05-12 · 수원
과거 경기SSG 랜더스 vs KT 위즈
최종: SSG 5 - 1 KT · 승리 SSG
🎯 경기 개요
SSG vs KT — 승률 격차 4%p의 접전. 초반 득점이 승부를 가를 가능성.
🎯 AI 심판 최종 판정
SSG 랜더스
원정
KT 위즈
홈
예측 승자 (홈)
KT 위즈 52%
두 팀의 논거 모두 뚜렷한 질적 차별점 없이 정량 모델에 의존하고 있으며, 해당 모델의 전체 적중률은 48%로 사실상 무작위 예측 수준입니다. 홈/원정 구분 능력도 통계적으로 유의미하지 않습니다. 따라서 KT 위즈의 홈 어드밴티지를 아주 소폭만 반영해 [검증실패:환각숫자]%로 설정하되, 신뢰도는 낮게 유지합니다. 사실상 동전 던지기에 가까운 경기입니다.
보정 적용: 회고 에이전트: 모델 적중률 48%로 무작위 수준, 홈/원정 구분력 미미 → 확률을 중립(0.50)에 가깝게 유지, 홈 어드밴티지 소폭(+2%)만 반영
양팀 에이전트 논거
SSG 랜더스 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.
선발 FIP
가중치 15%양 선발 FIP 격차 0.80으로 크지 않아 결정적 요소는 아니다.
비슷 · 예측 기여 +1%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: 전체 적중률 48%는 무작위 예측(50%) 수준. 홈/원정 팀 구분 능력 부족 (홈 50% vs 원정 46%, 유의미한 차이 없음). 모델의 예측 신뢰도가 낮음.
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
편향 +0.17이(가) 실제 결과와 반대 방향
편향 +0.04이(가) 실제 결과와 반대 방향
편향 +0.04이(가) 실제 결과와 반대 방향
SSG 랜더스 사후 의견
데이터 기반 사후 분석
KT 위즈 사후 의견
데이터 기반 사후 분석
AI 심판 종합 분석
사후 분석 LLM 실패. factor 편향 기반 자동 fallback.