전적을 보여주는 곳이 아닙니다. 언제 갈렸는지 판정하고, 팀이 무엇을 했어야 했는지 알려줍니다.

승부예측 — 누가 이길 것 같나요

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경기 시작 전까지만 투표할 수 있습니다. 한 경기에 한 번이고, 다시 누르면 바꿉니다. 상금도 참가비도 없는 참여형 예측입니다 — 이 서비스는 배당을 만들지 않습니다.

유저 랭킹 — 솔로랭크 상위 1,000명

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LP 내림차순입니다. 이름을 누르면 그 유저의 최근 경기를 10분 시점으로 분석합니다. 랭킹은 주기적으로 갱신한 스냅샷이라 실시간 순위와 다를 수 있습니다.

API 연계 — 이 모델을 다른 서비스에서 부르는 법

10분 시점 경기 상태(블루−레드 차이 13개)를 JSON 으로 보내면 블루팀 승리 확률 · 승리요인 · 이상탐지 · 코칭을 돌려주는 독립 HTTP 서버입니다. 어느 언어에서든 부를 수 있고, 이 화면과 같은 모델을 씁니다.

1. 내려받기 — 이것만 있으면 연계할 수 있습니다

브라우저에서 바로 호출해 보려면 Swagger UI · 읽기용 문서는 ReDoc 입니다.

2. 엔드포인트

3. 입력 — 피처 13개 (전부 블루 − 레드, 양수 = 블루 우세)

13개가 전부 있어야 하고 모르는 키는 거부합니다(422). «받는 범위» 안이지만 학습 범위 밖이면 200 으로 답하되 warnings 에 적습니다.

4. 응답 — POST /predict

{
  "label": "블루 승리 예측",            // 블루 승리 예측 · 레드 승리 예측 · 판단보류(확률이 0.5±0.10 안인 접전)
  "win_prob_blue": 0.9461,             // 0~1
  "pred": 1,                           // win_prob_blue ≥ 0.5 이면 1
  "top_factors": [                     // 5개, 기여도 절대값 내림차순
    {"feature": "GoldDiff", "name": "골드(돈) 차이", "value": 4500.0, "contribution": 2.24, "direction": "블루에 유리"}
  ],
  "anomaly": {"is_anomaly": false, "score": 0.53, "percentile": 93.7, "label": "…", "unusual_features": []},
  "warnings": [],                      // 비어 있으면 정상. 있으면 사용자에게 그대로 보여주세요
  "model_version": "lolwin-1.0"
}

5. 빠른 시작

BASE=https://p4.sumzip.com/model-api
curl -s $BASE/health
curl -s -X POST $BASE/predict -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"FirstBlood":1,"KillsDiff":5,"GoldDiff":4500,"ExpDiff":3000,"WardsPlacedDiff":5,"WardsDestroyedDiff":2,"AssistsDiff":6,"DragonsDiff":1,"HeraldsDiff":1,"TowersDestroyedDiff":1,"AvgLevelDiff":1.2,"TotalMinionsKilledDiff":30,"TotalJungleMinionsKilledDiff":10}'
curl -s -X POST $BASE/predict/batch -H 'Content-Type: application/json' -d @request_batch.json

import json, urllib.request

BASE = "https://p4.sumzip.com/model-api"

def predict(state: dict) -> dict:
    req = urllib.request.Request(f"{BASE}/predict", data=json.dumps(state).encode(),
                                 headers={"Content-Type": "application/json"})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as r:      # 422·503 은 HTTPError 로 옵니다
        return json.loads(r.read())

r = predict({"FirstBlood": 1, "KillsDiff": 5, "GoldDiff": 4500, "ExpDiff": 3000,
             "WardsPlacedDiff": 5, "WardsDestroyedDiff": 2, "AssistsDiff": 6,
             "DragonsDiff": 1, "HeraldsDiff": 1, "TowersDestroyedDiff": 1,
             "AvgLevelDiff": 1.2, "TotalMinionsKilledDiff": 30, "TotalJungleMinionsKilledDiff": 10})
print(r["label"], r["win_prob_blue"], r["top_factors"][0]["name"])

const BASE = "https://p4.sumzip.com/model-api";   // 이 화면 안에서는 "/model-api" 처럼 경로만 써도 됩니다
const [example] = await (await fetch(`${BASE}/examples`)).json();
const r = await fetch(`${BASE}/predict`, {
  method: "POST", headers: {"Content-Type": "application/json"},
  body: JSON.stringify(example.payload),
});
if (r.status === 422) console.error(await r.json());   // 입력 문제 — detail 에 어느 필드인지 있습니다
else { const d = await r.json(); console.log(d.label, d.win_prob_blue); }

6. 지금 바로 호출해 보기

아래 본문이 그대로 POST /model-api/predict 로 나갑니다. 숫자를 바꿔 보세요.

7. 연계 규칙 — 쓰는 쪽이 지킬 것

1. GET /health 가 ok 일 때만 판단 요청을 보냅니다. loading 이면 잠시 후 재시도.
2. label 이 판단보류면 «접전»이라고 함께 알립니다. 확률만 보여주면 51% 가 확신처럼 읽힙니다.
3. warnings 가 있으면 사용자에게 그대로 보여줍니다. 믿을지 말지는 쓰는 쪽이 정합니다.
4. top_factors[].contribution 을 «이 지표를 올리면 이긴다»로 옮기지 않습니다. 처방이 필요하면 POST /coach.
5. 배당·베팅 산출에 쓰지 않습니다.
6. 여러 건은 /predict/batch 로 32건씩. 건당 약 10 ms 입니다.

외부 도메인의 브라우저에서 직접 부르려면 서버 설정 CORS_ORIGINS 에 그 오리진이 있어야 합니다. 서버 간 호출(curl·Python)은 제약이 없습니다. 호출자 구분이 필요하면 API_KEYS 를 켜고 X-API-Key 헤더를 씁니다.

최근 챔피언 승률 — 라인별

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마스터 이상 솔로랭크에서 실제로 관찰된 승률입니다. 우리 모델의 예측이 아니고, "이 챔피언을 하면 이긴다"는 뜻도 아닙니다 — 잘하는 사람이 고르는 챔피언일 수도 있습니다.