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Edward Gaming Youth Team vs T1 Esports Academy - WSCI
9月 22, 12:00·Bo1
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系列赛预测
Edward Gaming Youth TeamT1 Esports Academy
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交锋记录与近况
EDG Youth TeamElo评分
1439
赛事战绩
–
总战绩
3W - 3L (50%)
当前连胜/连败
1L
交锋胜率
---
VS
T1 Esports AcademyElo评分
1722
赛事战绩
–
总战绩
159W - 98L (61.9%)
当前连胜/连败
2W
交锋胜率
---
主要预测因素
影响 = 该因素对模型胜率的影响程度。每个名称下方的数值表示被看好的队伍在该因素上具体领先多少。
1
Elo评级
T1 Esports Academy +424 Elo
影响
27.7%
T1 Esports Academy
2
Schedule StrengthSchedule Strength此队伍面对的对手平均Elo。对强敌60%胜率比对弱敌更令人印象深刻。
EDG Youth Team +0.462
影响
18.1%
EDG Youth Team
3
预期胜率预期胜率仅基于Elo差距的模型预期胜率。
T1 Esports Academy +42% expected WR
影响
13.2%
T1 Esports Academy
4
Upset RateUpset Rate此队伍作为Elo劣势方时获胜的频率：反映击败更强队伍的能力。
T1 Esports Academy +11.1%
影响
7.5%
T1 Esports Academy
5
对战历史
T1 Esports Academy +0.1% WR
影响
7%
T1 Esports Academy
6
团队实力团队实力结合整体胜率、KDA和每分钟金币的团队实力综合信号。
T1 Esports Academy +354
T1 Esports Academy在该数据上领先，但结合整场对阵综合权衡后，模型更倾向于EDG Youth Team。
影响
6.8%
计入EDG Youth Team
模型是综合权衡所有因素，而非逐项判断。某队可能在单项数据上领先，但整场对阵的综合情况仍可能指向另一方，这一行并非被忽略，而是被其余因素压过。
7
Elo综合Elo综合结合原始Elo、预期胜率及其相互作用的Elo综合信号。
T1 Esports Academy +100
影响
5.3%
T1 Esports Academy
8
Opponent Avg Elo
EDG Youth Team +0
EDG Youth Team在该数据上领先，但结合整场对阵综合权衡后，模型更倾向于T1 Esports Academy。
影响
4.9%
计入T1 Esports Academy
模型是综合权衡所有因素，而非逐项判断。某队可能在单项数据上领先，但整场对阵的综合情况仍可能指向另一方，这一行并非被忽略，而是被其余因素压过。
9
视野控制视野控制结合视野得分、每分钟控制守卫和视野效率的视野信号。
T1 Esports Academy +532
影响
3.9%
T1 Esports Academy
10
前期前期结合15分钟时金币、补刀和经验差距的前期信号。
T1 Esports Academy +332
T1 Esports Academy在该数据上领先，但结合整场对阵综合权衡后，模型更倾向于EDG Youth Team。
影响
2.2%
计入EDG Youth Team
模型是综合权衡所有因素，而非逐项判断。某队可能在单项数据上领先，但整场对阵的综合情况仍可能指向另一方，这一行并非被忽略，而是被其余因素压过。
球探报告
EDG Youth Team
蓝方
更优的小龙控制
T1 Esports Academy
红方
整体评分更高
更优的胜率记录 (62%)
更优的经济获取
更高的伤害输出
更优的视野控制