Elo Rating System 이란?

승/패로 나뉘는 시합에 있어서, 선수의 실력을 (승/패, 승률에 따라) 점수화하여 순위를 매기는 방식.

https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system

https://namu.wiki/w/Elo%20%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%8C%85

1. 이기면 레이팅이 오른다.
   레이팅이 자기보다 높은 사람에게 이기면 확 오른다. 
   레이팅이 자기보다 낮은 사람에게 이기면 조금 오른다.
2. 지면 레이팅이 떨어진다. 
   레이팅이 자기보다 높은 사람에게 지면 조금 떨어진다. 
   레이팅이 자기보다 낮은 사람에게 지면 많이 떨어진다. 
3. 이기고 레이팅이 떨어진다거나, 지고 레이팅이 올라간다거나 하는 일은 절대 없음!

1. 레이팅을 기반으로 플레이어간 상대 승률을 추정할 수 있다. 
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경기 결과에 따른 레이팅 변화 

ㄴ Ra :  기존 레이팅
ㄴ K : factor
ㄴ Sa : 실제 획득 점수 (승=1, 무승부=0.5, 패=0)
ㄴ Ea : 기대 획득 점수 (=Elo 기반 승률)

<검은 색 곡선은 y축_좌 승률, 브라운(K=32)과 레드(K=16) 곡선은 y축_우 점수변공>

Graphs of probabilities and Elo rating changes (for K=16 and 32) of expected outcome (solid curve) and unexpected outcome (dotted curve) vs initial rating difference For example, player A starts with a 1400 rating and B with 1800 in a tournament using K = 32 (brown curves). The blue dash-dot line denotes the initial rating difference of 400 (1800 - 1400). The probability of B winning, the expected outcome, is 0.91 (intersection of black solid curve and blue line); if this happens, A's rating decreases by 3 (intersection of brown solid curve and blue line) to 1397 and B's increases by the same amount to 1803. Conversely, the probability of A winning, the unexpected outcome, is 0.09 (intersection of black dotted curve and blue line); if this happens, A's rating increases by 29 (intersection of brown dotted curve and blue line) to 1429 and B's decreases by the same amount to 1771.

• 플레이어 A = 1400, 플레이어 B = 1800, 점수(rating)차이 400.
• K=32 인 것으로 계산시
  B가 이기면 Expected 해당 (확률 0.91 = 91%)
  A 점수 3점 깍임 = 1400 - 3 = 1397
  B 점수 3점 오름 = 1800 + 3 = 1803
  
  A가 이기면 Unexpected 해당 (확률 0.09 = 9%)
  A 점수 = 1400 + 29 = 1429
  B 점수 = 1800 - 29 = 1771

장점

• 가장 현실적인 비교수단이다

단점

• rating 인플레이션(디플레이션)이 있을 수 있다? (논란 있음) 논문, 링크1, 링크2
• A vs B 와 B vs C 의 승률을 통해 예측한 A vs C 의 승률이 항상 맞는 것은 아니다.