누군가 일찍 말해줬으면 했던 것
예측 모델을 처음 사용하기 시작했을 때, 돌이켜보면 명백한 실수를 했습니다: 고확률 예측을 보장처럼 취급했습니다. 75% 예측은 "이것은 일어날 것이다"처럼 느껴졌습니다. 그리고 일어나지 않으면 전체 모델을 의심했습니다.
75% 예측이 25%의 확률로 틀려야 한다는 것을 내재화하는 데 시간이 걸렸습니다. 그것은 결함이 아닙니다—그것이 문자 그대로 75%의 의미입니다. 이것을 이해하면서 모든 확률적 예측에 대한 사고방식이 바뀌었습니다.
확률과 확실성의 차이
저를 도운 사고의 전환:
이전 사고방식: "모델이 A팀 65%라고 하니, A팀이 아마 이길 거야."
더 나은 사고방식: "이것과 똑같은 상황을 100번 보면, A팀이 약 65번 이길 것이다."
어느 프레이밍도 정확히 틀린 것은 아니지만, 두 번째는 다른 35개의 결과가 이론적 각주가 아닌 실제 가능성임을 상기시켜 줍니다.
모든 사람을 잡는 인지적 함정
결과 편향: 이번에 "맞았는지"만으로 예측을 판단하는 것. 발생하지 않은 60% 예측이 반드시 틀린 것은 아닙니다.
핫핸드 오류: 최근 맞은 예측이 모델이 "탄력 받고 있다"는 것을 의미한다고 생각하는 것. 예측에는 모멘텀이 없습니다.
내러티브 유혹: 사후에 모든 결과를 설명하는 이야기를 찾는 것. "물론 졌지—스트라이커가 피곤했잖아."
정밀성에 대한 과신: 62.3%를 61.8%와 의미 있게 다르다고 취급하는 것. 그 차이는 노이즈입니다.
예측을 제대로 사용하는 방법
시간에 따라 모든 것을 추적하세요. 단일 예측은 거의 아무것도 알려주지 않습니다. 백 개의 예측은 모델이 보정되었는지 알려줍니다.
극단에 집중하세요. 가장 흥미로운 예측은 모델이 컨센서스와 강하게 다른 것들입니다.
사전 확률을 업데이트하세요. 결과에 계속 놀란다면, 왜인지 물어보세요.
분산을 받아들이세요. 완벽하게 보정된 모델도 "틀린" 예측의 연속이 있을 것입니다.
현재 프레임워크
- 1가장 가능성 높은 결과만이 아닌 확률을 보라
- 2"가능성 낮은" 일도 일어난다는 것을 기억하라—그래서 불가능이 아니라 가능성 낮다고 부른다
- 3개별 사례가 아닌 샘플 전체에서 성능을 평가하라
- 4결과를 안 후에만 나타나는 설명에 회의적이 되라
- 5불확실성을 실패가 아닌 정보로 받아들여라
확률적 사고는 연습이 필요합니다. 하지만 한번 이해하면, 예측을 보는 방식이 영원히 바뀔 것입니다.
*OddsFlow는 교육 및 정보 제공 목적으로 AI 기반 스포츠 분석을 제공합니다.*