Spire Codex พร้อมให้บริการบน Overwolf แล้ว รับโอเวอร์เลย์ในเกมพร้อมการค้นหาการ์ดแบบเรียลไทม์และอัปโหลดการเล่นด้วยคลิกเดียว เรียนรู้เพิ่มเติม →การ์ด เรลิก และโพชั่นแต่ละชิ้นได้คะแนนเมตาชุมชน 0–100 อย่างไร
อัตราชนะแบบเบย์เซียน แปลงเป็น 0–100 พร้อมระดับตัวอักษร
การ์ด เรลิก และโพชั่นทุกชิ้นใน Slay the Spire 2 (STS2) จะได้ตัวเลขเดียวที่สรุปว่าการมีอยู่ของมันสัมพันธ์กับการเล่นที่ชนะมากแค่ไหน โดยอิงจากข้อมูลการเล่นที่ชุมชนส่งมาเท่านั้น ไม่ใช่ความคิดเห็น 50 คือกลาง (การเล่นทั่วไปชนะราวครึ่งหนึ่งที่ A0) 100 คือจุดสูงสุดของสัญญาณ 0 คือจุดต่ำสุด นี่คือความสัมพันธ์แบบง่ายที่มีอคติที่ทราบกันดี (อธิบายด้านล่าง) ไม่ใช่คำตัดสินว่าการ์ดดีหรือไม่ ตัวเลขเดียวกันนี้ใช้เป็นการเรียงลำดับเริ่มต้นในทุกหน้ารายการและป้ายในทุกหน้ารายละเอียด
| ช่วง | ระดับ | ป้าย | ความหมาย |
|---|---|---|---|
| 90 – 100 | S | ระดับสูงสุด | จุดสูงสุดของสัญญาณอัตราชนะ อัตราชนะที่โดดเด่นเกินการกระจาย ต่อเนื่องหลายร้อยครั้งที่เลือก |
| 78 – 89 | A | แข็งแกร่ง | ชนะเหนือเส้นฐานอย่างสม่ำเสมอในตัวอย่างขนาดใหญ่ |
| 65 – 77 | B | มั่นคง | อัตราชนะสูงกว่าค่าเฉลี่ย เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยเมื่อไม่มีอะไรดีกว่า |
| 50 – 64 | C | ปานกลาง | ตรงกลางของเส้นโค้ง ส่วนใหญ่อยู่ตรงนี้ |
| 35 – 49 | D | ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย | ต่ำกว่าเส้นฐาน มักเป็นการ์ดเฉพาะทางหรือขึ้นกับสถานการณ์ บางครั้งแค่ถูกใช้บ่อย (ดูอคติด้านล่าง) |
| 0 – 34 | F | ทำผลงานได้ต่ำ | จุดต่ำสุดของสัญญาณอัตราชนะ มักเป็นการ์ดพื้นฐานที่ถูกดึงลงเพราะอยู่ในแทบทุกการเล่น ไม่จำเป็นต้องเป็นการ์ดแย่ |
คะแนนมีสองขั้น: การหดแบบเบย์เซียน (เพื่อให้การ์ดที่ชนะทุกครั้งจาก 5 ครั้งไม่แซงการ์ดที่เชื่อถือได้จาก 500 ครั้ง) จากนั้นแปลงอัตราชนะเทียบเส้นฐานเป็นสเกล 0–100 แบบเชิงเส้น
baseline = total_wins / total_runs # global win rate shrunk = (wins + baseline · 50) / (picks + 50) delta = shrunk − baseline raw = (delta / 0.15 + 1) · 50 score = clamp(raw, 0, 100) # rounded to integer
ทุกแถวด้านล่างใช้เส้นฐานเดียวกัน (อัตราชนะ 50%) สังเกตว่าขนาดตัวอย่างสำคัญแค่ไหน: ชนะทุกครั้งจาก 5 ครั้งได้ระดับ B ขณะที่ 56% จาก 500 ครั้งได้ระดับ A
| สถานการณ์ | การเลือก | ชนะ | ชนะ % | คะแนน |
|---|---|---|---|---|
| ตัวอย่างมหาศาล ระดับหัวกะทิ | 1000 | 700 | 70% | S100 |
| N สูง แข็งแกร่ง | 100 | 70 | 70% | S94 |
| N ปานกลาง มั่นคง | 500 | 280 | 56% | B68 |
| N น้อย สมบูรณ์แบบ | 5 | 5 | 100% | B65 |
| ผลงานปานกลาง | 50 | 25 | 50% | C50 |
| ตัวอย่างน้อย ยังไม่ชนะ | 5 | 0 | 0% | D35 |
| ตัวอย่างมาก ผลงานต่ำกว่าเกณฑ์ | 200 | 60 | 30% | F0 |
Codex Score ให้คะแนนอัตราชนะ ซึ่งตรงไปตรงมาแต่มีปัจจัยรบกวน: อัตราชนะของการ์ดสะท้อนว่าใครเลือกมันและมันไปอยู่ในเด็คแบบไหน ไม่ใช่แค่ตัวการ์ด Codex Elo เข้าหาปัญหาจากอีกด้าน มันไม่สนใจการชนะเลย แต่อ่านความชอบที่แสดงออกแทน ทุกหน้ารางวัลการ์ดถูกมองเป็นการประชันตัวต่อตัว ที่การ์ดที่คุณเลือกชนะการ์ดที่คุณข้าม ใช้โมเดล Bradley-Terry กับการตัดสินใจหลายล้านครั้งแล้วคุณจะได้คะแนนสำหรับ “เมื่อถูกเสนอ ผู้เล่นต้องการการ์ดใบไหนจริงๆ”
ใช้ทั้งสองอย่างร่วมกัน: Score บอกว่า “อันนี้ชนะเกม” ส่วน Elo บอกว่า “ผู้เล่นต้องการมันเมื่อเห็น” การ์ดที่สูงทั้งสองด้านชัดเจน ส่วนต่างระหว่างทั้งสองมักหมายถึงการ์ดสร้างเด็คหรือการ์ดเฉพาะสถานการณ์ ทั้งสองอยู่เคียงข้างกันในตารางเมตริกการ์ด
Codex Score เป็นความสัมพันธ์อัตราชนะแบบง่าย และความสัมพันธ์ก็มีภาระติดมา ปัจจัยรบกวนใหญ่สองข้อด้านล่างคือเหตุผลที่การ์ดดีชัดเจนบางใบอาจได้คะแนนต่ำ และการ์ดเฉพาะทางบางใบอาจได้สูง อ่านเกรดเป็นสัญญาณที่มีข้อควรระวัง ไม่ใช่คำตัดสิน สำหรับการ์ดที่เคยถูกเสนอในหน้ารางวัล Codex Elo คือตัวถ่วงที่มีปัจจัยรบกวนน้อยกว่า ไม่ขึ้นกับฝีมือและไม่ถ่วงน้ำหนักตามการถูกใช้ ไปที่ Codex Elo
หากต้องการตัดปัจจัยรบกวนที่ชัดเจนด้วยตัวเอง ตารางเมตริกการ์ดจะวาง Codex Elo ไว้ข้าง Score และแบ่งทั้งสองตามตัวละครและตามช่วงของการเล่น เมตริกการ์ด →
คะแนนทุกค่าจะแม่นยำขึ้นเมื่อมีการส่งการเล่นมากขึ้น โดยเฉพาะการแพ้ ซึ่งมีน้อยเกินไปเสมอในชุดข้อมูลชุมชน กลุ่มผู้ส่งข้อมูลก็คือข้อมูล
→ ส่งการเล่น