模型准确率追踪器

CSDB 如何追踪预测模型的准确率

大多数预测模型对其性能保持不透明。CSDB则采取了截然不同的做法：模型对每场数据充足的比赛进行评分后，都会将其记录在案，并在比赛结束后记录实际结果。下文中的主要数据均基于完整的比赛日志计算得出，而非从数据集中人工筛选出的子集。

这些指标的含义

• 总体准确率 — 模型预测的获胜方在所有对局中实际获胜的比例。鉴于《CS2》BO3赛制的变异性极高，60%以上的准确率具有重要意义。
• 当前连胜场次 — 连续正确的（阳性）或错误的（阴性）预测，有助于识别“热”期或“冷”期。
• 校准 ——当模型显示“70%的置信度”时，热门选项是否真的有约70%的胜率？校准用于衡量模型的置信度评分是否准确。
• 布里尔得分 — 一种概率准确度指标（数值越低越好），它能让模型在判断正确时表现出自信，在判断错误时保持谦逊。

我们包含的内容和不包含的内容

• ✅ 所有符合HLTV参赛资格的队伍所参加的BO1、BO3和BO5比赛
• ✅ 既有爆冷胜，也有热门胜
• ❌ 模型对两支球队（通常是第三级别的新军）均缺乏足够数据的比赛
• ❌ 弃权和不战而胜（未实际进行比赛）

为什么透明度很重要

任何模型在经过精心挑选的匹配中都可能表现出色。通过公布完整的历史记录，CSDB 让您能够判断该模型的优势是否真实。如果您正在使用该 热门推荐页面 或者 预测工具 对于实际决策，这个页面是你检查是否应该信任它们的地方。