2026-04-16 · 대전
과거 경기삼성 라이온즈 vs 한화 이글스
최종: 삼성 6 - 1 한화 · 승리 삼성
🎯 경기 개요
삼성 승률이 16%p 앞선다. 핵심 팩터가 그대로 작동하면 예측대로, 변수 한 두 개만 틀어져도 역전 가능.
🎯 AI 심판 최종 판정

삼성 라이온즈
원정

한화 이글스
홈
예측 승자 (원정)
삼성 라이온즈 58%
삼성의 타선(wOBA 0.335)과 수비력(SFR +3.7)은 실질적인 전력 우위를 뒷받침하며, 최근 폼 격차(50% vs 0%)도 무시할 수 없다. 반면 한화는 Elo에서 소폭 앞서고 홈 어드밴티지와 안정된 불펜을 보유한다. 정량 모델(40%)과 삼성 에이전트 주장(62%)의 중간 지점에서, 홈 이점(약 +3~4%)을 반영해도 삼성의 종합 전력 우위가 상쇄 가능하다고 판단. 최종적으로 한화 홈승 확률 42%로 산정한다.
양팀 에이전트 논거
삼성 라이온즈 에이전트
핵심 팩터: 중립 파크팩터(1.0)에서 수비 우위(SFR +3.7)가 원정팀 삼성에게 유리
- 팀 wOBA 0.335로 한화(0.313) 대비 +0.022 우위 → 타선 품질 확실
- 수비 SFR 1.1 vs 한화 -2.6 → 守備가 한화보다 3.7포인트 우월
- Elo 1519 vs 1530 근소 차이 → 전력이 거의 동등
상대 약점:
- 한화 불펜 FIP 3.64 양호하나 팀 전체 투수력 평가 데이터 부재
- 최근폼 0% vs 삼성 50% → 모멘텀 격차 확인
삼성은 타선(wOBA +0.022), 수비(SFR +3.7), 최근폼(50%)에서 모두 우위. 다만 선발투수 미확정이 변수고, 한화 불펜 FIP 3.64는 우수해 접전 가능성 높음. 전력은 거의 동등(Elo 차이 11)하지만 원정팀의 守備 강점이 중립 파크에서 기여도가 크다.
한화 이글스 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%선발 FIP 데이터 부족.
비슷
타선 wOBA
가중치 15%양 팀 wOBA가 근접해 타격 화력은 비슷한 수준.
비슷 · 예측 기여 -1%p
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
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
sfr 편향이 -1.203으로 원정팀(삼성)에 극단적으로 불리하게 설정되었으나, 실제로는 삼성 원정 공격이 6점을 뽑아내며 이 지표의 신뢰성 자체에 의문을 남겼다.
recent_form이 0.000으로 삼성을 최악으로 평가했으나, 실제 경기에서 삼성은 압도적 공격력을 발휘해 이 지표가 현재 팀 컨디션을 역방향으로 포착하고 있음이 드러났다.
한화 불펜을 소폭 유리하게 평가했으나, 실제 경기에서 한화 불펜은 삼성 타선을 억제하지 못하며 대량 실점에 기여했다.
삼성 라이온즈 사후 의견
삼성이 20% 낮은 홈 승리확률 예측을 뒤집고 6-1로 대승했다. 가장 큰 요인은 recent_form이 -0.500으로 심각하게 과소평가되었다는 점인데, 실제 경기에서 삼성이 압도적 공격력을 드러냈다. 또한 sfr 지표가 -1.203의 극단적 편향을 보였으나, 삼성의 원정 공격이 이를 상쇄했다.
핵심: recent_form
놓친 것: recent_form이 0.000으로 설정되며 -0.500 편향을 가졌는데, 실제로는 삼성의 최근 경기력이 모델 예상을 크게 상회하여 6점 차 대승으로 이어졌다.