전통 스포츠보다 전문적인 모델링이 훨씬 복잡한 것으로 입증된 전자 스포츠. 게임 규칙의 복잡성과 빈번한 변화로 인해 승률을 예측하는 것은 어렵습니다. 특히 CS2는 이에 예외가 아닙니다.
경기 결과를 모델링하려면 다중 수준의 분석이 필요합니다. 한편 경기 승자를 결정하는 것은 각 맵에서 승리할 기회를 계산하고 그 맵에서 팀의 개인 통계를 고려하며 누가 그 맵에서 플레이할지 고려해야 합니다. 오늘 DATA.BET의 리드 데이터 과학자인 유리 리센코는 CS2의 라인을 작성할 때 북메이커들이 가장 흔히 하는 실수와 이로 인한 결과에 대해 공개할 것입니다.
– 맵 모델링
맵 통계와 선택의 영향을 무시하는 것은 흔한 문제입니다. 북메이커들은 종종 자세한 맵 통계를 고려하지 않거나 맵 선택의 이점을 결정적으로 생각하지 않습니다. 실제로, 고위 클래식 경기와 비교할 때 하위 경기에서 승리 기회가 높습니다. 프로 팀은 자신의 맵 선택을 더 세심하게 선택하며 결과적으로 상대적으로 높은 승리 확률을 얻습니다(상위 경기 55% 대 하위 경기 54%).
– 순차적인 맵 모델링
연달아 놓은 맵 모델링도 문제가 됩니다. 첫 번째 맵의 결과에 따라 다음 맵을 독자적으로 모델링하는 것이 합리적으로 보이지만 실제로는 큰 오류입니다. 베이지안 통계는 팀 강도를 첫 번째 맵의 승자를 기반으로 조정해야 한다고 제안합니다. 낙엽 효과와 같이 큰 차이가있는 경우 각 라운드 이후에 조정을 해야 합니다.
– 상세한 라운드 모델링
폭탄 설치, 장착 장비, 플레이어 좌표 및 체력 등 게임 요소를 고려해야 올바른 배팅 라인을 제공할 수 있습니다. 데이터.BET는 이러한 문제를 해결하기 위해 효과적인 맵 모델링 기술을 구현하고 있습니다.
오랫동안 모델링이 더 정확해지고 라인의 약점이 줄어들었습니다. 이는 경기 중에 라인이 계속해서 나오고 시장 옵션이 더 다양해지는 결과를 가져옵니다. DATA.BET은 해당 요소를 포함하여 모델링 과정을 개선하여 더 견고하고 신뢰성 있는 라인을 제공하고 있습니다.
모델링에서의 일반적인 실수를 해결하면 더 신뢰할 수 있는 배팅 라인을 만들어 경기 경험을 향상시키고 이스포츠 배팅에서 승리할 기회를 줄일 수 있습니다. 이러한 개선은 맵에서의 최종 승리 가능성에 강력한 영향을 미칩니다. 이와 같은 방법을 지속적으로 개선하면 DATA.BET은 최상위 업계에서 선도적인 위치를 유지하며 최상의 전자 스포츠 베팅 솔루션을 제공할 수 있습니다.
https://esportsinsider.com/2024/07/cs2-line-modelling-bookmaker-mistakes
