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另外網站中華職棒大聯盟季後賽 - 台灣棒球維基館也說明：聯盟原訂1994年開始將採單一球季，挑戰盃僅為過渡時期產物，但1994年之後的球季因故仍實施上、下半季，也讓「挑戰盃」制度持續實行。 實施挑戰盃賽制後，1994年、1995年 ...

輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 李鍾斌所指導 陳駿逸的 資料探勘與商業智慧於職棒比賽勝負預測之結合-以MLB為例 （2018），提出mlb季後賽日期關鍵因素是什麼，來自於決策樹、貝氏定理、MLB、商業智慧、資料視覺化。

而第二篇論文臺北市立大學 資訊科學系碩士在職專班 洪瑞鍾所指導 游廷鈞的 基因演算法結合支持向量機應用於預測美國大聯盟季後賽隊伍 （2017），提出因為有 基因演算法、支持向量機、特徵選取、美國職棒大聯盟的重點而找出了 mlb季後賽日期的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了mlb季後賽日期，大家也想知道這些：

資料探勘與商業智慧於職棒比賽勝負預測之結合-以MLB為例

為了解決mlb季後賽日期的問題，作者陳駿逸 這樣論述：

棒球是台灣人受歡迎的運動項目之一，運動彩券也在台灣蓬勃發展。棒球比賽勝負與運動彩券投注者也有莫大關係，影響棒球比賽勝負變數眾多，處理大量資訊的系統也日漸受到重視。本研究主要是找出影響職棒比賽勝負之關鍵因素，並以MLB 2018年美國聯盟晉級季後賽球隊的例行賽為例，其中80%的資料為訓練資料，20%的資料為測試資料，以建構決策樹模型及貝氏模型分析預測職棒比賽勝負，再藉由商業智慧建立變數資料視覺化模型。本研究結果顯示，決策樹模型的投手變數預測準確率為62.1%，野手變數預測準確率為56.7%。貝氏模型投手變數預測準確率為60.9%，野手變數預測準確率為60.6%。資料視覺化分為六個部分聯盟球隊介

紹、區域球隊成績、個別球隊成績、投手成績明細、野手成績明細及球隊成績比較。

基因演算法結合支持向量機應用於預測美國大聯盟季後賽隊伍

為了解決mlb季後賽日期的問題，作者游廷鈞 這樣論述：

本研究提出如何有效地預測美國大聯盟季後賽隊伍。一般而言美國大聯盟的相關棒球數據是非常繁多且複雜，導致球迷和觀眾很難解讀這些棒球數據並做有效的預測分析，因為預測過程中若包含太多無效特徵是會影響到分類器的正確度、計算時間和效能，因此本研究提出一種名為GA-SVM的預測模型應用於預測美國大聯盟的季後賽隊伍。基因演算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一種常用於特徵篩選的演化式計算，它可以先篩選刪除無效特徵並且保留有效的特徵；支持向量機 (Support Vector Machine, SVM) 可以實行訓練資料群的分類並提升最後的分類正確率。如以上所述，本研究結合基因演算法和支持

向量機的優點去進行季後賽分析並避免過適和局部最佳解的問題。為了此研究並蒐集1995~2015年的美國大聯盟隊伍所有的打擊、投球、防守的數據並去建立一個有效的分析模型。最後使用GA-SVM預測模型並用傳統的支持向量機和C4.5做為參考基準。測試資料共有58項棒球紀錄並再經由基因演算法篩選出有效的特徵，最後得到有價值的棒球特徵約為總特徵數的百分之二十且預測準確度可達到91.51%，由此推論GA-SVM模型已具備判斷大聯盟季後賽隊伍的預測能力。關鍵字：基因演算法、支持向量機、特徵選取、美國職棒大聯盟

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