RIGGEDROYALE
분석하다플레이어데크CardsData Lab방법론

이 자료는 비공식 자료이며 Supercell이 보증하지 않습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Supercell's Fan Content Policy. 이름에도 불구하고 Clash Royale은 실제로 조작되지 않았습니다. Supercell 자체에서는 다음과 같이 설명합니다. 매치메이킹은 트로피와 킹 레벨을 기반으로 합니다., 카드나 지갑에는 없습니다. 여기서 "Rigged"는 풍자입니다. 우리는 단지 당신이 얼마나 불행했는지 측정할 뿐입니다.

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더 데크 랩

라이브 메타를 상대로 어떤 덱이든 점수를 매기세요

덱을 구성하면 승률 모델이 이를 라이브 메타와 비교하여 측정하거나 승률을 높이는 단일 카드 스왑을 검색합니다. 모델 순위 탭에는 현재 모델 비율이 가장 높은 덱이 표시됩니다.

1 · 덱을 구축

+
+
+
+
+
+
+
+
카드
0/8
평균 엘릭서
—
특별한
0/3
Evo
0/2
Hero
0/2

카드의 EVO 또는 HERO 알약을 탭하면 특별한 형태를 장착할 수 있습니다. Evo 1개, Hero 1개, Wild 슬롯 1개 중 하나를 사용할 수 있습니다(최대 3개). 승리 기회 모델은 진화에 점수를 매깁니다. 빌드에 영웅 형태가 표시됩니다.

카드 라이브러리

121 카드

2 · Score it

Score the current deck against the live meta.

500
50 · faster6,000 · full panel

Time

~3s est.

Actual coverage

48.3%

More decks increase meta coverage and runtime. Coverage comes from current live deck frequencies; times remain rough estimates.

UPGRADE PRIORITY ESTIMATE

Uses recent card usage, a modeled one-level effect, and relative upgrade-cost weights. It does not know your gold, wild cards, or exact inventory.

Pro

Pro에 포함되어 있습니다. 시작하려면 로그인하세요. Pro에 무엇이 포함되어 있는지 확인하세요.

모델 자신의 순위

승리 기회 모델에 따른 상위 덱

순위사다리

승리 기회 모델로 메타 점수 매기기 - 첫 번째 빌드에는 1분 정도 걸릴 수 있습니다.

분석가 노트이 데이터를 읽는 방법
  • 모델 보드는 승리 기회 모델의 의견입니다. 각 인기 덱은 공정한 매치메이킹이 각 상대를 얼마나 자주 뽑는지에 따라 가중치가 부여된 메타 패널에 대해 점수를 매겼습니다. 조종 난이도가 아닌 매치업을 알고 있습니다.
  • Deck Lab과 실험적인 ML 업그레이드는 동일한 모델과 동일한 메타 패널에서 실행되며 /api/v1 아래의 상용 API 엔드포인트로도 노출됩니다.
  • 이것은 설명 데이터입니다. 작은 샘플, 모드 혼합, 밸런스 패치, 카드 레벨 및 선택 편견은 모두 더 넓은 플레이어 기반이 확인하기 전에 데크를 위아래로 움직일 수 있습니다.

594 popular decks screened; 10 distinct picks each scored against 100 frequency-weighted meta decks / 리그 7 / model v5-e2aa7bfc0c76 / built Jul 15, 01:01 PM

01

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.2%최고 80%최악의 27%변동성 27

58.8%

모델 WR 대 메타

02

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.1%최고 84%최악의 22%변동성 33

58.6%

모델 WR 대 메타

03

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 1.3%최고 83%최악의 30%변동성 25

57.8%

모델 WR 대 메타

04

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.0%최고 78%최악의 29%변동성 24

57.7%

모델 WR 대 메타

05

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.0%최고 83%최악의 30%변동성 25

57.6%

모델 WR 대 메타

06

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.0%최고 82%최악의 35%변동성 25

57.4%

모델 WR 대 메타

07

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.1%최고 78%최악의 26%변동성 27

57.3%

모델 WR 대 메타

08

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.1%최고 80%최악의 22%변동성 23

57.1%

모델 WR 대 메타

09

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.0%최고 78%최악의 36%변동성 19

56.9%

모델 WR 대 메타

10

EVO
EVO
득점된 메타 플레이의 0.7%최고 87%최악의 19%변동성 27

56.8%

모델 WR 대 메타