論文の概要: Assessing win strength in MLB win prediction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02815v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 18:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:06.150722
• Title: Assessing win strength in MLB win prediction models
• Title（参考訳）: MLB勝利予測モデルにおける勝利強度の評価
• Authors: Morgan Allen, Paul Savala,
• Abstract要約: 共通のデータセットを使用して、包括的な機械学習モデルをトレーニングする。 我々は,これらのモデルが生み出す勝利確率を,スコア差によって測定された勝利の強さに関連付ける。 ランラインベッティングにおける意思決定メカニズムとして,予測勝利確率を用いた結果の分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34376560669160394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Major League Baseball, strategy and planning are major factors in determining the outcome of a game. Previous studies have aided this by building machine learning models for predicting the winning team of any given game. We extend this work by training a comprehensive set of machine learning models using a common dataset. In addition, we relate the win probabilities produced by these models to win strength as measured by score differential. In doing so we show that the most common machine learning models do indeed demonstrate a relationship between predicted win probability and the strength of the win. Finally, we analyze the results of using predicted win probabilities as a decision making mechanism on run-line betting. We demonstrate positive returns when utilizing appropriate betting strategies, and show that naive use of machine learning models for betting lead to significant loses.
• Abstract（参考訳）: メジャーリーグ野球では、試合の結果を決定する主要な要因は戦略と計画である。 これまでの研究は、任意のゲームの勝利チームを予測するための機械学習モデルを構築することで、これを支援してきた。 私たちは、共通のデータセットを使用して、包括的な機械学習モデルのセットをトレーニングすることで、この作業を拡張します。 さらに,これらのモデルが生み出す勝利確率を,スコア差によって測定された勝利強度に関連付ける。 このようにして、最も一般的な機械学習モデルが、予測された勝利確率と勝利の強さの関係を実際に示していることを示す。 最後に, ランラインベッティングにおける決定機構として, 予測勝利確率を用いた結果を分析する。 適切なベッティング戦略を利用する場合の肯定的なリターンを示し、ベッティングに機械学習モデルを用いることで大きな損失をもたらすことを示す。

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