棒球数据圈有个指标叫 Stuff+，用球速、转速、进垒位移、与自身 速球的反差等物理数据，评投手的「球威」(stuff)。 这次我们用公开 Statcast 资料、近 100 万颗球，训练一个梯度 提升(AI)模型自己学「什麽样的球难打」，看能不能重现。 验证：模型分数对「整季实际被打 xwOBA」，先发相关 r=-0.46 (负号代表方向正确：球质越高、越难打) 模型最看重的特徵：球速第一，其次是垂直位移、水平位移、与 速球的速差。 它发现的秘密：球速不是「越快越好」这麽线性，而是 ~95 mph 像一道门槛——90 到 94 只是缓升，过了 95 难打度才暴增。这 也是为什麽近年大联盟疯狂追速，差那 1~2 mph 就是两个世界。 接着用 SHAP(逐颗球拆解模型判断)选出全联盟最难打的五颗球 (模型评顶 + 实际 xwOBA 也最低)，并标出每颗靠什麽： 1. Mason Miller (教士) 滑球 88，招牌:速差+水平位移， .142 2. Anthony Bender (马林鱼) 横扫 84，招牌:大横扫， .196 3. Aroldis Chapman (红袜) 伸卡 99，招牌:球速， .201 4. Misiorowski (酿酒人) 四缝线 100，招牌:球速+延伸， .256 5. Alex Vesia (道奇) 滑球 85，招牌:出手臂角， .261 从上述的球可看出： a. 两颗纯靠速度(Chapman 99 伸卡、Misiorowski 100 四缝线)。 b. 三颗靠形状(位移、出手角度)，不必快也能很难打。 c. Vesia 最特别——他的「出手臂角」在全联盟平均重要度只排 第 9、不起眼，但 SHAP 逐球一看，它正是让他难打的关键。 完整图表(特徵重要度、95mph 曲线、五球履历)： playcall.tv/lab/stuff-model-upgrade 资料：Baseball Savant (Statcast)。非官方、与 MLB 无关。 --

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