本文將要介紹由Andrew Y. Cui撰寫的《Forecasting Outcomes of Major League Baseball Games Using Machine Learning》，其主要是利用機器學習對MLB(美國職棒)進行賽事勝負預測，在最終結果上獲得了61.77%的勝率，但究竟能不能實際運用在運彩當中呢?我們將在介紹完該篇期刊後，為各位實測看看結果!!

以預防讀者一次受到太多資訊的衝擊，而無法有效吸收，本介紹將分為上、中、下三篇，分別為:

資料的前處理與特徵值的篩選
模型的建構與選擇
實測結果
資料的前處理與特徵值的篩選

1.模型預測基準

我們進行模型的預測通常需要一個基準機率，大多在做球類運動的研究者都會先以人們常說的「主隊優勢」做為參考，也就是球隊在主場獲勝的機率作為一個基準，本篇作者也做了一樣的方式，作者利用2000年到2019年的數據計算每年的「主隊獲勝機率」究竟為多少，可以發現這19年來主隊的勝率最高曾來到56%之多，但近幾年的數據可以看到，「主隊優勢」的機率逐漸下降，約來到只剩下53%左右，但不論56%或是53%，這都將成為模型預測的基準，也就是至少要做出能夠高於該勝率的模型，我們才能算是成功。

2.MLB隊伍強弱會分明嗎?

球隊的強弱分明容易影響模型的預測，我們從下方作者做出從2000年到2019年各球隊勝場數(每一個藍點代表一個球隊該年的勝場數)來看，球隊的強弱分明在近幾年有相對明顯一點，這很可能跟整個MLB的生態有關，強者都容易聚集在強隊上，這也表示我們在預測上或許能夠容易一些，但如果運用在運彩上或許就不是那麼的樂觀，這部份我們之後的篇章再作解釋。

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原文出處：Guess365