Cómo Swingmeter predice las partidas de Dota 2
Swingmeter muestra la probabilidad de que cada equipo gane una partida de Dota 2 en tres momentos: antes del juego, después del draft y durante la partida. Esta página explica de dónde salen esos números y cuánto se puede confiar en ellos.
Tres modelos de aprendizaje automático
Antes del juego, el primer modelo evalúa a ambos equipos y a sus jugadores a partir de más de 90.000 partidas profesionales y amateur: ratings que suben y bajan con cada resultado, forma reciente, experiencia en este nivel de competencia, historial de enfrentamientos y cambios de plantilla.
Cuando se eligen los diez héroes, el segundo modelo suma el draft: los héroes, cómo les va entre sí y qué tanto domina cada jugador el héroe que eligió.
Durante la partida, el modelo en vivo lee cada pocos segundos los datos oficiales: ventaja de oro y experiencia, kills, torres, barracas y tiempo de juego, y los combina con lo que se sabía antes de empezar.
Cómo probamos los modelos
Un modelo que se evalúa con las mismas partidas con las que aprendió siempre parece mejor de lo que es. Por eso entrenamos con partidas antiguas y probamos con los meses más recientes, que el modelo nunca vio, igual que al predecir el futuro. La tabla muestra con qué frecuencia ganó el favorito de cada modelo en ese periodo de prueba.
| Momento | Ligas pro | Otras ligas |
|---|---|---|
| Antes del juego | 67% 1,200 partidas | 58% 21,050 partidas |
| Después del draft | 69% 1,200 partidas | 60% 21,050 partidas |
| En el minuto 10 | 73% 1,204 partidas | 69% 19,338 partidas |
| En el minuto 20 | 78% 1,180 partidas | 75% 17,908 partidas |
Como referencia, una moneda al aire acierta el 50% de las veces.
Resultados en vivo
Desde el lanzamiento, cada partida terminada se suma a un historial en vivo. Las cifras principales de la página de inicio combinan los resultados de la prueba con los en vivo; a medida que se acumulan resultados en vivo, pesan cada vez más.
Límites que conviene conocer
Una probabilidad no es una promesa: un equipo con 70% igual pierde tres de cada diez partidas. Las ligas amateur son más difíciles de predecir que las profesionales, porque los jugadores cambian de equipo más seguido y muchos tienen pocas partidas registradas. Los equipos nuevos y los suplentes tienen poco historial, así que sus primeras estimaciones están más cerca del 50%. Los datos en vivo siguen el retraso de la transmisión: los números se mueven junto con el stream, no antes.
Datos y uso responsable
El historial de partidas viene de OpenDota y los datos en vivo de la Steam Web API. Swingmeter no tiene afiliación ni respaldo de Valve Corporation. Todo lo que ves aquí es análisis con fines informativos y de entretenimiento, no una recomendación de apuestas.