AI 棒球預測
AI 棒球預測2026年9月24日
今天共有 24 場比賽，其中 24 場具備完整預測：勝隊、比分、延長賽與得分。我們的評分模型提供相關數據。
8/11已結束比賽的預測命中數
73%今日命中率
MLB
結束Texas Rangers159–1612New York Mets156–1647NYM 54%46%預測4–5正確延長賽 14%得分 8.4結束Colorado Rockies100–2203Arizona Diamondbacks164–1565AD 60%40%預測3–5正確延長賽 12%得分 8.4結束Athletics139–1817Los Angeles Angels132–1883ATH 51%49%預測5–4正確延長賽 14%得分 8.8結束Los Angeles Dodgers202–1341San Diego Padres179–1445LAD 54%46%預測5–4未命中延長賽 14%得分 7.8結束Seattle Mariners170–1626Houston Astros165–1555SM 51%49%預測5–4正確延長賽 15%得分 7.316:35Pittsburgh Pirates151–169St.Louis Cardinals155–165PP 53%47%預測4–3延長賽 16%得分 6.618:10Kansas City Royals150–170Chicago White Sox141–179CWS 55%45%預測5–6延長賽 12%得分 10.318:20Chicago Cubs183–145Miami Marlins157–162CC 54%46%預測5–4延長賽 13%得分 9.118:35Texas Rangers159–161New York Mets156–164NYM 54%46%預測4–5延長賽 14%得分 8.419:10Colorado Rockies100–220Arizona Diamondbacks164–156AD 60%40%預測3–5延長賽 12%得分 8.422:05Philadelphia Phillies184–140Milwaukee Brewers199–130MB 55%45%預測3–4延長賽 14%得分 7.322:45Boston Red Sox175–148Cleveland Guardians171–152CG 54%46%預測2–3延長賽 19%得分 4.623:05New York Yankees188–139Tampa Bay Rays173–147NYY 51%49%預測4–3延長賽 16%得分 6.523:15Atlanta Braves168–151Cincinnati Reds156–166AB 58%42%預測4–3延長賽 14%得分 6.9
KBO · South-Korea
結束SSG Landers137–1524Samsung Lions160–1365SL 54%46%預測4–5正確延長賽 13%得分 9.2結束KT Wiz Suwon157–1253NC Dinos133–1512KWS 56%44%預測6–5正確延長賽 12%得分 10.7結束LG Twins167–1224Lotte Giants127–1566LT 50%50%預測6–5未命中延長賽 12%得分 10.7
NPB · Japan
結束Hiroshima Carp123–1823Yomiuri Giants154–1511YG 55%45%預測2–3未命中延長賽 16%得分 5.7結束Nippon Ham Fighters178–1340Rakuten Gold. Eagles127–1756RGE 52%48%預測4–5正確延長賽 14%得分 8.7
加勒比海與亞洲 CPBL · Taiwan
進行中Rakuten Monkeys120–118Chinatrust Brothers122–114CB 56%44%預測4–5延長賽 13%得分 9.1進行中TSG Hawks110–120Fubon Guardians102–128FG 54%46%預測4–5延長賽 13%得分 9.1進行中Uni Lions122–112Wei Chuan Dragons118–112WCD 52%48%預測4–5延長賽 14%得分 8.3
3A IL
3A PCL
預測方式
SluggerIQ 先為每支球隊建立實力分數，之後依據每場比賽結果的意外程度與得失分差進行調整。另一套得分模型則會將球隊的得分與失分和聯盟平均值比較。每個聯盟都有獨立的主場優勢調整值。接著以卜瓦松模型估算延長賽、至少贏兩分，以及總得分高於聯盟基準的機率。棒球比其他主要運動更容易出現結果波動，即使是最強的球隊，勝率也很少達到 60%。當樣本數還不多時，數據會適度回歸平均值，這也是球季初期應有的處理方式。
SluggerIQ 先為每支球隊建立實力分數，之後依據每場比賽結果的意外程度與得失分差進行調整。另一套得分模型則會將球隊的得分與失分和聯盟平均值比較。每個聯盟都有獨立的主場優勢調整值。接著以卜瓦松模型估算延長賽、至少贏兩分，以及總得分高於聯盟基準的機率。棒球比其他主要運動更容易出現結果波動，即使是最強的球隊，勝率也很少達到 60%。當樣本數還不多時，數據會適度回歸平均值，這也是球季初期應有的處理方式。