9、隐马尔可夫模型（HMM）在棒球比赛中的应用

隐马尔可夫模型（HMM）在棒球比赛中的应用

1. 引言

在棒球比赛分析中，隐马尔可夫模型（HMM）可以用来分析比赛状态的转移概率。通过收集整个赛季棒球比赛的事件数据，我们可以构建一个HMM，该模型仅考虑出局数和跑垒员位置这两个数据，以此来探索比赛中各种事件发生的概率。

2. 数据收集

棒球比赛数据的描述很容易获取，例如Baseball Reference网站包含了数十年比赛的逐局列表。在一场比赛中，通常有70到90个事件，这些事件存储在HTML脚本的注释部分。

以下是数据收集的具体步骤：
1. 获取出局数和跑垒员位置数据 ：使用Python的 lxml 包来读取本地计算机上存储的HTML页面。代码如下：

# baseball.py
from lxml import html

def GetOutsBases(fname):
    with open(fname) as f:
        page = f.read()
    page = page.replace('<!--','')
    page = page.replace('-->','')
    tree = html.fromstring(page)
    outs = tree.xpath('//td[@data -stat =" outs "]/ text ()')
    onbase = tree.xpath('//td[@data -stat ="runners_on_bases_pbp "]/ te