대부분의 "AI 예측" 주장이 무너지는 이유
여기 제가 어렵게 배운 것이 있습니다: 누구나 70% 정확도를 주장할 수 있습니다. 그 숫자를 의미 있게 만드는 것은 완전히 다른 이야기입니다.
예측 시스템을 평가하기 시작했을 때—OddsFlow 자체와 경쟁사 모두—대부분의 공개된 지표가 오해의 소지가 있거나 불완전하다는 것을 빨리 깨달았습니다.
우리가 신뢰하는 지표
정확도만으로는 의미가 없음
예, 적중률을 추적합니다. 하지만 문제는 이것입니다: 강력한 우승 후보만 예측하면, 유용한 통찰을 제공하지 않으면서 60% 이상을 달성할 수 있습니다.
그래서 우리는 항상 정확도와 보정을 함께 고려합니다—70% 예측이 수백 개의 샘플에서 실제로 70%의 확률로 발생하나요?
Brier 점수: 우리의 주요 지표
한 가지 숫자를 선택해야 한다면, Brier 점수입니다. 과신을 벌하고 잘 보정된 확률을 보상합니다.
- 무작위 추측: 0.25
- 좋은 모델: < 0.20
- 우수한 모델: < 0.18
우리는 투명성을 믿기 때문에 AI 성능 페이지에 Brier 점수를 게시합니다.
샘플 크기는 협상 불가
500개 미만의 예측에 기반한 지표는 본질적으로 노이즈입니다. 시장 유형당 최소 1,000개의 샘플이 있을 때까지 결론을 내리지 않습니다.
우리가 발견하는 법을 배운 경고 신호
많은 예측 서비스를 검토한 후, 이러한 패턴은 항상 문제를 나타냅니다:
- 사용 가능한 과거 데이터 없음 — 과거 성과를 보여줄 수 없다면 아마도 이유가 있을 것
- 의심스러울 정도로 높은 승률 — 65% 이상 지속되는 것은 거의 확실히 선별된 것
- 선택적 보고 — 연승이나 특정 리그만 표시
- 확률 출력 없음 — 신뢰 수준 없이 "이 팀을 선택하세요"만
우리 자체 모델을 평가하는 방법
OddsFlow에서 모든 모델 업데이트는 이 파이프라인을 거칩니다:
- 1보류된 데이터에 대한 백테스트 — 훈련 데이터로 평가하지 않음
- 2구간별 보정 확인 — 60% 예측이 60% 근처에서 적중하나요?
- 3시장 기준선과 비교 — 마감 배당률을 이길 수 있나요?
- 43개월 이상 라이브 실행 — 종이 성능은 인정되지 않음
백테스팅에서는 훌륭해 보였지만 라이브에서 실패한 많은 모델을 폐기했습니다.
이것이 당신에게 의미하는 것
우리 것을 포함한 모든 예측 시스템을 평가할 때 이 질문을 하세요:
- 1그 숫자 뒤의 샘플 크기는 무엇인가요?
- 2정확도만이 아니라 보정을 보여주고 있나요?
- 3과거 기록을 확인할 수 있나요?
- 4한계와 연패에 대해 정직한가요?
최고의 시스템은 불확실할 때 알려주는 시스템입니다.
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*OddsFlow는 교육 및 정보 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*