예측 정확도
서울 실시간 121곳에서 매시간 예측을 저장해 두고, 그 시각이 되면 서울시 실제 값과 비교해요. ‘단계 일치’는 화면의 5단계가 맞은 비율, ‘평균 오차’는 0~100점 기준 점수 차이예요.
최근 7일
서울시 공식 예측 · 1시간 뒤
68%
단계 일치 · 평균 오차 8.2점 · 비교 수 19,360
1단계 이내 96% · 낮(08~22시) 단계 일치 59%
기준선 · 지금 값 그대로 1시간 뒤
88%
단계 일치 · 평균 오차 3.2점 · 비교 수 4,840
1단계 이내 98% · 낮(08~22시) 단계 일치 81%
CrowdView 단기 혼합 · 1시간 뒤 (지금 값 + 치우침을 고친 공식 예측)
88%
단계 일치 · 평균 오차 3.1점 · 비교 수 4,840
1단계 이내 98% · 낮(08~22시) 단계 일치 80%
서울시 공식 예측 · 3시간 뒤
69%
단계 일치 · 평균 오차 8.3점 · 비교 수 19,360
1단계 이내 95% · 낮(08~22시) 단계 일치 58%
기준선 · 지금 값 그대로 3시간 뒤
82%
단계 일치 · 평균 오차 5.3점 · 비교 수 4,598
1단계 이내 95% · 낮(08~22시) 단계 일치 74%
CrowdView 단기 혼합 · 3시간 뒤 (지금 값 + 치우침을 고친 공식 예측)
83%
단계 일치 · 평균 오차 4.6점 · 비교 수 4,598
1단계 이내 96% · 낮(08~22시) 단계 일치 75%
CrowdView 패턴 예측 · 24시간 뒤
28%
단계 일치 · 평균 오차 19.9점 · 비교 수 18,880
1단계 이내 83% · 낮(08~22시) 단계 일치 34%
기준선 · 지금 값 그대로 24시간 뒤
79%
단계 일치 · 평균 오차 6.1점 · 비교 수 19,360
1단계 이내 89% · 낮(08~22시) 단계 일치 58%
기준선 · 최근 4주 같은 요일·시각 중앙값
–
단계 일치 · 평균 오차 – · 비교 수 0
기준선 · 지난주 같은 요일·시각
92%
단계 일치 · 평균 오차 2.0점 · 비교 수 2,420
1단계 이내 99% · 낮(08~22시) 단계 일치 85%
CrowdView 혼합 · 같은 종류의 날이면 지금 값, 평일↔주말이 바뀌면 지난주 같은 시각
86%
단계 일치 · 평균 오차 4.1점 · 비교 수 2,420
1단계 이내 96% · 낮(08~22시) 단계 일치 78%
CrowdView 앙상블 · 지역마다 최근에 잘 맞은 기준선에 더 무게
85%
단계 일치 · 평균 오차 3.7점 · 비교 수 2,057
1단계 이내 97% · 낮(08~22시) 단계 일치 73%
CrowdView 학습 모델 · 실제 결과로 매시간 스스로 고치는 학습 모델
85%
단계 일치 · 평균 오차 3.5점 · 비교 수 2,057
1단계 이내 98% · 낮(08~22시) 단계 일치 74%
지금 24시간 뒤 예측(한산한 코스의 내일·주말 점수)에 쓰는 방법: 기준선 · 지금 값 그대로 24시간 뒤. 기준선·혼합 방법이 최근 7일 단계 일치와 평균 오차를 둘 다 패턴 예측보다 잘 맞출 때만(비교 수 3,000 이상) 자동으로 바꿔요.
학습 모델은 지금 값·지난주 같은 시각(앞뒤 1시간 평균)·최근 4주 중앙값과 ‘평일↔주말이 바뀌는지’·‘밤인지’를 넣은 계산식이에요. 매시간 실제 값이 들어오면 틀린 만큼 계산식의 무게를 조금씩 고치고(오래된 결과는 천천히 잊어요), 지역마다 남는 치우침도 따로 고쳐요. 앙상블은 지역마다 기준선들의 최근 오차를 기억해 잘 맞는 쪽에 더 무게를 줘요. 단기 혼합은 서울시 공식 예측이 지역마다 늘 높게·낮게 보는 만큼을 빼고, 지금 값과 최근 오차 비율로 섞어요. 앙상블·학습 모델은 기준선·혼합을 모두 단계 일치·평균 오차 둘 다 이길 때만 내일·주말 예측에 써요.
| 날짜 | 서울시 공식 예측 · 1시간 뒤 | 기준선 · 지금 값 그대로 1시간 뒤 | CrowdView 단기 혼합 · 1시간 뒤 (지금 값 + 치우침을 고친 공식 예측) | 서울시 공식 예측 · 3시간 뒤 | 기준선 · 지금 값 그대로 3시간 뒤 | CrowdView 단기 혼합 · 3시간 뒤 (지금 값 + 치우침을 고친 공식 예측) | CrowdView 패턴 예측 · 24시간 뒤 | 기준선 · 지금 값 그대로 24시간 뒤 | 기준선 · 최근 4주 같은 요일·시각 중앙값 | 기준선 · 지난주 같은 요일·시각 | CrowdView 혼합 · 같은 종류의 날이면 지금 값, 평일↔주말이 바뀌면 지난주 같은 시각 | CrowdView 앙상블 · 지역마다 최근에 잘 맞은 기준선에 더 무게 | CrowdView 학습 모델 · 실제 결과로 매시간 스스로 고치는 학습 모델 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-11-02 | 73% · 7.0점 · 1936 · ±1 95% | 85% · 4.0점 · 1936 · ±1 97% | 85% · 3.9점 · 1936 · ±1 98% | 75% · 6.5점 · 1936 · ±1 95% | 79% · 6.1점 · 1936 · ±1 94% | 81% · 5.0점 · 1936 · ±1 96% | 16% · 28.2점 · 1888 · ±1 72% | 74% · 8.7점 · 1936 · ±1 89% | – | 91% · 2.0점 · 1936 · ±1 99% | 91% · 2.0점 · 1936 · ±1 99% | 85% · 3.8점 · 1936 · ±1 97% | 84% · 3.7점 · 1936 · ±1 98% |
| 2026-11-01 | 78% · 5.6점 · 2904 · ±1 97% | 90% · 2.6점 · 2904 · ±1 98% | 90% · 2.5점 · 2904 · ±1 98% | 76% · 6.6점 · 2904 · ±1 95% | 85% · 4.7점 · 2662 · ±1 95% | 85% · 4.3점 · 2662 · ±1 96% | 27% · 19.5점 · 2832 · ±1 90% | 75% · 8.5점 · 2904 · ±1 89% | – | 93% · 2.1점 · 484 · ±1 98% | 67% · 12.5점 · 484 · ±1 83% | 92% · 2.6점 · 121 · ±1 97% | 98% · 0.5점 · 121 · ±1 99% |
| 2026-10-31 | 68% · 8.5점 · 2904 | – | – | 68% · 8.6점 · 2904 | – | – | 28% · 18.0점 · 2832 | 67% · 9.7점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-30 | 64% · 9.5점 · 2904 | – | – | 64% · 9.5점 · 2904 | – | – | 29% · 18.4점 · 2832 | 80% · 4.9점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-29 | 64% · 9.4점 · 2904 | – | – | 64% · 9.6점 · 2904 | – | – | 31% · 18.0점 · 2832 | 84% · 3.9점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-28 | 64% · 9.3점 · 2904 | – | – | 65% · 9.3점 · 2904 | – | – | 32% · 18.7점 · 2832 | 83% · 4.4점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-27 | 71% · 7.6점 · 2904 | – | – | 71% · 7.8점 · 2904 | – | – | 27% · 21.3점 · 2832 | 86% · 3.3점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-26 | 65% · 9.0점 · 2904 | – | – | 64% · 9.7점 · 2904 | – | – | 17% · 30.7점 · 2832 | 72% · 8.5점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-25 | 66% · 9.2점 · 2904 | – | – | 66% · 9.3점 · 2904 | – | – | 28% · 18.2점 · 2832 | 76% · 6.4점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-24 | 60% · 10.7점 · 2890 | – | – | 61% · 10.8점 · 2892 | – | – | 25% · 18.9점 · 2832 | 69% · 8.6점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-23 | 58% · 11.5점 · 2890 | – | – | 59% · 11.2점 · 2898 | – | – | 29% · 18.6점 · 2832 | 79% · 5.7점 · 2904 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-22 | 62% · 10.0점 · 2876 | – | – | 64% · 9.9점 · 2892 | – | – | 29% · 18.9점 · 2832 | 79% · 5.5점 · 605 | – | – | – | – | – |
| 2026-10-21 | 61% · 11.0점 · 2880 | – | – | 61% · 10.9점 · 2898 | – | – | 29% · 19.9점 · 2832 | – | – | – | – | – | – |
| 2026-10-20 | 63% · 10.0점 · 2904 | – | – | 62% · 10.4점 · 2904 | – | – | 29% · 20.7점 · 2829 | – | – | – | – | – | – |
장소별 CrowdView 모델 · 실측과 비교 (최근 7일)
실측이 들어오는 장소(서울 지역·놀이공원 대기·공항)에서 매시간 ‘모델만으로 냈을 점수’와 실제를 비교하고, 평일/주말 × 시간대별로 차이를 배워 예측을 고쳐요. 배운 보정은 실측이 없는 같은 종류 장소에도 절반만 써요.
| 장소 | 보정 전 오차 | 보정 후 오차 | 모델 치우침 | 비교 수 |
|---|---|---|---|---|
| 에버랜드 | 18.3점 | 14.9점 | -10.5점 | 83 |
| 인천공항 제1터미널 | 19.0점 | 19.0점 | -9.1점 | 161 |
| 인천공항 제2터미널 | 18.2점 | 18.2점 | -11.3점 | 161 |
| 김포공항 국내선 | 15.9점 | 15.9점 | -7.2점 | 75 |
| 제주국제공항 | 13.7점 | 13.7점 | -3.8점 | 77 |
| 김해공항 국내선 | 15.8점 | 15.8점 | +15.5점 | 76 |
| 서울세계불꽃축제 | 11.7점 | 9.5점 | +11.2점 | 65 |
| 레고랜드 코리아 | 26.3점 | 20.5점 | -13.3점 | 53 |
| 캐리비안 베이 | 14.9점 | 11.0점 | -13.2점 | 36 |