# 无队伍 BP 与阵容参考胜率

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## 交互与边界

独立页面不选择队伍或选手。A/B 方可独立指定地图红蓝方和选取先后，支持 BO1/3/5、逐手候选、搜索、手动选择、最高概率推演、撤销、录入胜方继续下一局及下载完整记录。Full Fearless 中此前实际选取的英雄对双方锁定，之前的 ban 不继承。Classic 仅切换合法性，动作概率尚未独立验证。

双方各选五名后启用本局阵容胜率；队伍页面不启用该功能。摇摆位枚举所有合法的一对一分路分配并加权，可以手动指定。冲突分路拒绝接受，不读取未来实际分路。参考胜率不会替用户决定谁赢。

## 无队伍 BP 模型

M1 英雄×分路选取与英雄总禁用构成公共需求，保留已有版本、排位与职业练习的汇总影响；该汇总不随选中的队伍变化。M1 双人路双向传导已启用，选取权重 1、额外禁用权重 1，仅传递版本响应一次，避免递归放大。结构弹性固定为1，仅自身技能/属性/装备有变动的英雄向搭档传递，未改英雄的排位变化不能再回传；样本收缩由赛前误差选择，零权重保留对照。

无队伍动作头另行训练，不把某队或全体选手 M3 偏好平均后代用。个人偏好、队伍舒适度、交手偏好、队伍分路重心、队伍阶段风格和队伍手次偏好全部移除。保留全局教练手次、M1 公共需求、M2 对线/完整下路/跨路关系、伤害平衡、阶段搭配与系列赛可用性。历史职业比赛仍是观察到的教练行为样本，因此并不是求解理论最优阵容。

搭配使用真实可用机会、相对提升、绝对条件频率与有效样本；连续补齐项乘 0.8，只限制额外连续补齐的赔率倍率至 2.00。实际条件搭配关系保留，不再依据总体热度设置硬性排序上限；选定搭档后常用配对可以优先于其他版本热门英雄。参数按赛前 log loss 选择。

训练只用已确认 Full Fearless 动作，Classic 只作关系与表现历史。沿用 M2 赛事重要性、赛前平均实力、规模平衡和首局权重；动作与近期偏好半衰期45天。S15 赛前窗口选型，前56局做系列赛排除的热度校准，28局淘汰赛回顾性逐手检验，然后全84局重拟合供S16使用。此前上游和同一淘汰赛已被反复查看，不能称为独立盲测。

| 指标 / Metric | 选取 / Pick | 禁用 / Ban |
|---|---:|---:|
|Top 1|0.1893|0.2321|
|Top 3|0.4393|0.4536|
|Top 5|0.5643|0.5964|
|Log loss|2.9205|2.9303|


## 胜率与阵容指标

胜率模型使用 13655 局职业数据，在历史角色基准上联合学习同队英雄对、跨路敌方英雄对、完整 ADC＋辅助四英雄残差，以及伤害组成、历史DPM、前排/开团代理、阶段一致性、对线指标等共享项。下路对位不拆成两场单挑相加。正则层级让英雄对和四英雄组合比单英雄基准收缩更多。

训练时拟合赛前 Elo 差、队伍、选手、版本、赛事、赛制等背景控制项；输出端只导出反对称的阵容项，背景控制、截距和地图方优势置零。交换双方完整阵容后胜率互补。输出含义是**等实力、等选手水平假设下的阵容参考值**，观察数据不能直接证明因果胜率。

英雄伤害以历史各分路对全队英雄伤害的占比聚合，再汇总物理/魔法/真实伤害。仅完整五人侧的有效伤害记录参与团队占比；DPM 按已知时长计算。15分钟经济/补刀/经验差保留缺失值，缺失项不造数；对位统计向零收缩，并先扣除仅由此前标签拟合的实力差线性部分。只有比赛结果公开时间早于后续比赛开始时，才更新历史特征；当前比赛的伤害、时长和结果不进入自己的输入。

前后期倾向比较历史25分钟前与35分钟后对局的实力调整后结果残差。它是时长条件下的观察关联，不是因果强度曲线。前排/开团由当时官方英雄分类和技能文字构造代理。此模型不会把 M1 BP 热度直接换算成胜率，新版本机制变化的胜率影响仍有不确定性。

结构覆盖度是独立的描述性评分：35%分路覆盖＋25%伤害分散度＋20%前排覆盖＋20%开团覆盖。它不直接作为胜率标签，不要求每项都拉满；前排与开团在学习模型中也不是硬性必选。

因子说明展示分别关闭英雄基准、同队联动、敌方克制、对线、伤害、阶段和结构模块后的概率差，相关项不能相加。小样本英雄对向基准收缩；页面显示伤害覆盖、分路平均样本和分路分配数量。

## 校验

胜率参数在2025年7—9月14日选型，9月15日至世界赛前校准，S15世界赛检验84局；再以前述参数做2026年7—10月的时间检验，最后拟合全部已完赛数据。S15 **含真实背景控制** log loss=0.6241，Brier=0.2177；S16年内时间检验 941 局，log loss=0.6550。这些指标不证明“等实力反事实”本身已经校准准确，S16世界赛也尚未实测。

测试覆盖无队伍身份不变性、分路合法性、300手系列赛锁定、阵容互换胜率互补，以及训练端/网页端数值一致性和中英文 BO 流程。最末4局DCGI完整独立BP顺序核验仍待补，练习缺失账号不视作0。

## 复现

```powershell
python models/meta/m1_final/train_partners.py --require-enabled
python models/meta/m1_final/promote_partners.py
# Refresh M3 public anchors and dated M4 snapshots after changing M1.
python -m models.draft_generic.train
python -m models.draft_generic.win_model
python -m models.draft_generic.report
python -m models.draft_generic.render
python -m models.draft_generic.verify
node models/draft_generic/verify_dashboard.cjs
```