MLB_Player Value 12/30 update

(mlb_salary_z_1230)

1. MLB Player Salary Evaluation with Machine Learning Models

內容概要:

• 探討基於多種機器學習模型（如線性回歸、隨機森林、XGBoost等）的MLB球員薪資評估方法。
• 比較不同模型的預測準確性，包括MSE、RMSE、MAE和R²等指標。
• 強調薪資決策中的數據驅動方法的應用，尤其是對未來合同談判的影響。

適合期刊: 體育經濟學、機器學習或數據科學相關期刊。

2. Analyzing Salary Determinants for MLB Batters and Pitchers

內容概要:

• 對打者和投手的薪資進行分別建模，揭示其影響因素的差異。
• 使用對數轉換的目標變數來提高模型穩定性和準確性。
• 比較九個模型的表現，深入分析打者和投手在薪資評估中需要考慮的不同關鍵因素。

適合期刊: 體育管理、勞動經濟學或統計建模相關期刊。

3. The Impact of Advanced Metrics on MLB Salary Predictions

內容概要:

• 探討進階棒球數據（如xwOBA、xSLG、WAR等）在薪資模型中的解釋力。
• 評估這些進階數據對不同模型（如ElasticNet、GAM）的影響，突出進階統計指標的重要性。
• 提供對球隊管理層的實際建議，例如如何使用數據來最大化薪資投資回報。

適合期刊: 體育分析、數據驅動管理或人工智慧應用相關期刊。