저평가 매물 탐지기

1저장된 모델 불러오기

서버에 저장된 모델을 골라서 불러오세요. 누구나 불러올 수 있어요.

2탐지 코드 복사 (실시간 표시)

불러온 모델을 담은 코드예요. 경매장 콘솔에 붙여넣으면 화면의 모든 매물에 "예측가 대비 몇 %인지" 배지가 표시돼요 — 90% 미만은 진초록(저평가), 90~110%는 회색(적정가), 110~150%는 주황(고평가), 150% 이상은 빨강(심한 고평가). 예측가의 70% 미만인 매물은 초록 테두리로 한 번 더 강조돼요. 페이지를 넘길 때마다 자동으로 다시 계산돼요.

3스펙 직접 입력해서 예측가 확인

경매장에 안 올라와 있는(이미 팔린) 매물도 스펙만 직접 입력하면 불러온 모델로 바로 예측가를 볼 수 있어요. 오류 로그에서 본 매물을 재현해서 최종 모델이 어떻게 예측하는지 확인할 때 유용해요. 스타포스로 얻는 강화스탯은 학습 데이터에서 자동으로 채워지지만, 가위(잠재 재설정) 사용 횟수는 매물마다 달라서 여기선 항상 "가위 정보 없음"으로 계산돼요(영향은 적은 편이에요).

1수집 코드 복사

경매장에서 원하는 아이템을 검색한 뒤, 아래 코드를 복사해서 콘솔(F12)에 붙여넣으세요. 화면 좌측 하단에 뜨는 창에서 페이지 수를 입력하고 시작하면, 자동으로 페이지를 넘기면서 수집하고 끝나면 JSON 파일이 다운로드돼요. 구매탭·시세탭 둘 다 이 코드 하나로 수집돼요(각 탭에서 한 번씩 실행하면 됨).

2원본 데이터 서버 저장

다운로드한 원본 매물 JSON을 아이템별 폴더에 넣고, 그 폴더째로(아이템 하나만) 또는 여러 아이템 폴더가 든 상위 폴더째로(한 번에 여러 개) 선택하세요. 폴더 이름이 곧 아이템 이름이 돼요(폴더 안 json 파일 이름·개수는 상관없음). 백업 + 관리 탭 이력 확인용이고, 서버에 이미 있는 데이터와 자동으로 중복 제거(_id 기준)해서 새 매물만 저장해요. 실제 모델 학습은 여기서 하지 않고 로컬에서 python3 train_item.py로 학습한 뒤 아래 카드 ③에서 업로드하세요(2026-08-28부로 CatBoost로 전환됨). 관리자 모드가 켜져 있어야 저장돼요.

3로컬에서 학습한 모델 업로드 (CatBoost)

컴퓨터에서 python3 train_item.py로 학습한 결과 폴더(기본 output/, 아이템마다 output/아이템이름/ 서브폴더)를 아래에서 폴더째로 선택하세요. 그 안의 model.json이 있는 서브폴더를 전부 자동으로 찾아서 폴더 이름을 아이템 이름 삼아 한꺼번에 올려요(아이템 하나만 학습했으면 그 폴더 하나만 선택해도 됨). 같은 폴더의 오류 로그(stat_errorlog.json/farm_errorlog.json)도 있으면 같이 읽어서 오류탭에 자동으로 반영돼요 - 따로 또 올릴 필요 없어요. 관리자 모드가 켜져 있어야 저장돼요.

·저장된 모델 · 원본 데이터

불러오는 중...

1오류 로그 업로드

학습 탭 카드③(모델 업로드)에서 폴더를 올리면 같은 폴더의 오류 로그가 자동으로 여기에도 반영되니, 보통은 따로 올릴 필요 없어요. 이건 그거 없이 오류 로그 JSON만 따로 훑어보고 싶을 때 쓰는 용도예요 - 파일을 올리면 오차율 큰 매물 순으로 정리해서 보여줘요(여러 개 올리면 합쳐서 보여줌).