본 연구에서는 스탯티즈에서 수집한 박해민 선수의 2020.05.05.~2024.6.3.의 플레이로그 데이터를 기반으로 KBO 타자들의 출루 여부를 예측하는 여섯 가지 트리 기반 모델들을 구축하였다. 피처의 레이블별 출루-아웃 분포를 통해 박해민 선수의 약점 상황과 강점 상황을 도출하였으며, 심리적 요인이 타격의 질에 유의미한 영향을 끼친다는 사실을 확인하였다. 또한 여섯 가지 모델의 평가 지표를 분석하여 데이터셋의 특징을 밝히고 예측에 유리한 모델이 XGBoost라는 결론을 도출하였다. 최종적으로 모델 구축에 활용하지 않은 2024년 6월 5일자 경기의 출루와 아웃 데이터를 각각 하나씩 선정하여 앞서 구현한 여섯 가지 모델들에 직접 투입함으로써 예측 결과를 출력하는 코드를 구현하였다. 그 결과, 부스팅 기법을 사용한 Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, AdaBoost 모델의 예측 결과가 정확함을 확인할 수 있었다. 기존의 연구들이 한국프로야구 경기의 승부를 예측하는 데에 초점이 맞추어져 있었다면, 본 연구는 선수의 심리에 영향을 끼치는 피처들과 직관적으로 판단하기 어려운 정보들을 내재하고 있는 통계적 피처들을 모두 포함하여 상황별 타자의 출루 여부를 예측하는 모델링을 수행하였다는 의의가 있다. 이는 특정 선수의 강점과 약점 상황에 대한 정보를 제공하여 경기 중 대타자를 지목하거나 선수의 훈련 방식을 선택하는 데에 기초적인 세이버메트릭스 지표로 제공될 수 있을 것이다.