예측
레이스 전 정보만으로 포디움·완주 순위를 예측 (누수 방지 시계열 검증)
다음 경기
2026 · Round 18
United States Grand Prix
Circuit of the Americas
결승 (KST)
10. 26. (월) 05:00
예선 (KST) 10. 25. (일) 06:00
예선 대기 중
가장 강력한 특성인 출발 그리드가 아직 확정되지 않았습니다. 추정값으로 채우면 그럴듯하지만 틀린 예측이 되므로, 예선이 끝난 뒤에 자동으로 표시됩니다.
모델 비교
경기 단위 페어드 부트스트랩(2,000회) · 그리드 베이스라인 대비 차이의 95% 신뢰구간. 구간이 0을 걸치면 이 데이터 규모로는 우열을 주장할 수 없다는 뜻입니다.
| 모델 | 적중률 | vs 그리드 | 95% CI |
|---|
| grid | 68.7% | — | — |
| logistic사용 중 | 68.7% | +0.0%p | [-4.6, 4.6]구분 불가 |
| lambdarank | 65.6% | -3.0%p | [-7.7, 1.5]구분 불가 |
모델 성능 (2024~ 검증)
포디움 적중률 (경기별 top3)
68.7%
베이스라인 68.7% 대비 0.0%p
레이스 전에 알 수 있는 정보만 사용하고, 모든 폼 지표는 직전 라운드까지만 집계해 누수를 차단했습니다(시계열 검증). F1은 그리드가 압도적 예측자라 베이스라인을 넘기가 까다롭습니다.
경기별 예측 vs 실제
Singapore Grand Prix 예측 결과| 드라이버 | 팀 | 그리드 | 포디움 확률 | 예측 순위 | 실제 |
|---|
| Andrea Kimi Antonelli | Mercedes | P4 | 71% | 3.9 | P3 |
| Max Verstappen | Red Bull | P1 | 65% | 4.8 | P1 |
| Charles Leclerc | Ferrari | P2 | 53% | 5.7 | P2 |
| Lewis Hamilton | Ferrari | P3 | 46% | 6.0 | P6 |
| Lando Norris | McLaren | P5 | 31% | 6.7 | P4 |
| Oscar Piastri | McLaren | P6 | 19% | 7.6 | P5 |
| Liam Lawson | RB F1 Team | P8 | 4% | 9.9 | P7 |
| Pierre Gasly | Alpine F1 Team | P7 | 4% | 10.4 | P11 |
| Arvid Lindblad | RB F1 Team | P9 | 3% | 10.5 | P15 |
| George Russell | Mercedes | P19 | 3% | 9.6 | P9 |
| Nico Hülkenberg | Audi | P10 | 2% | 11.5 | P8 |
| Oliver Bearman | Haas F1 Team | P11 | 1% | 12.6 | P12 |