如何在体育数据分析中使用机器学习？

机器学习在体育数据分析中的应用

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:14 发布 · 1.1k 阅读

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#机器学习 #数据分析 #人工智能

机器学习在这方面发挥着关键作用，因为它可以分析有关球员和比赛的数据，以识别隐藏的模式。通过观察这些模式，教练可以为球员制定个性化的比赛计划。在现代体育时代，数据分析被用来帮助球队确定更科学的训练方法，确定招募球员，并规划比赛策略。本文将介绍机器学习在体育领域的应用，并演示如何实现。

本文对机器学习在体育运动中的主要应用与实现进行了探讨。通过整合赛事统计、可穿戴设备及视频追踪等多个来源数据，机器学习可以实现比赛结果预测、球员表现评估、伤病风险预警及战术优化，还能够分析球员和比赛的数据，以识别隐藏的模式，帮助球队确定更科学的训练方法。

你有没有想过，体育解说员如何能在赛事中快速准确地判断球员的竞技状态或总结关键数据？体育数据分析让球队能够收集数据、评估队员表现并做出深入决策以提高成绩。

机器学习在体育运动中的应用

机器学习是人工智能的一个子领域，它创建了从数据中学习的系统。在体育领域，机器学习需要管理和处理多种类型的数据，以完成预测和模式发现等任务。例如，计算机视觉模型可以分析足球比赛视频，自动跟踪球员和足球的位置。这些算法使用不同的特征（例如速度、射门距离、生物识别等）来进行数据驱动的预测。随着时间的推移，将添加更多数据，这些模型通常会得到改进。数据预处理和特征工程是向这些模型提供正确信息的非常重要的步骤，随着新的匹配数据的出现，每个赛季都可以对其进行重新训练。

体育运动中使用的机器学习算法类型

监督学习：在现有的标记数据、目标列上使用算法（例如，线性回归、多项式回归和决策树回归器等回归算法）来预测结果（胜/负）或特定球员统计数据（进球、控球等）。
无监督学习：利用聚类和关联方法来寻找潜在的团队布局或球员的比赛风格。
强化学习：包括通过基于奖励系统的试错反馈过程来学习策略，例如模拟比赛中的战术。
深度学习：可以分析非常具有挑战性的数据，例如信号形式，包括通过视频识别动作或分析传感器数据。

每种算法都有特定的用途。监督模型和方法的作用是预测分数（数字）或分类（类别）。无监督学习的作用是识别球员分组或隐藏模式（角色）。强化学习可以模拟完整的比赛策略。深度学习可以处理复杂的高维数据，例如独特的图像或时间序列。使用这些方法的一些组合可以提供更丰富的信息/输出，从而提升竞技表现。

体育比赛的数据来源

体育数据分析使用多种类型的数据。表现指标（得分、进球、助攻、传球）来自官方比赛记录和事件日志。可穿戴设备（GPS跟踪器、加速计、心脏监测器和智能服装）提供生物特征数据，例如速度、加速度和心率。视频摄像头和自动/人工编码的视频追踪系统提供球员运动轨迹、阵型和足球轨迹的监控数据。

球迷和社交媒体数据提供了与球迷互动、情绪和观看相关的信息。连接的体育场传感器（IoT）也可以记录球场的噪音、温度或天气数据。医疗记录、球员受伤记录和财务数据（工资和预算）也为体育数据分析提供数据。所有这些数据集都需要仔细整合。当整合在一起时，这些来源提供了一个关于球队、球员、球迷行为和联盟的更完整的数据世界。

实践：使用机器学习预测比赛结果

导入数据库

在进一步操作前，先导入在整个分析过程中提供帮助的所有重要库。

# 1. Load Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score,classification_report
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

问题陈述

这是一个多类别的分类问题：根据比赛统计数据预测球队的比赛结果（胜/平/负）。假设特征（例如预期进球、射门次数、控球率等）可用。工作流程是对数据进行预处理，将其拆分为训练/测试，训练模型，然后评估预测结果。

数据集概述（matches_full.csv）

该案例中有一个包含 4318 场职业足球比赛（（2019～2025年赛季）的数据源。数据中的每一行都代表一支球队在一场比赛中的表现：得球/失球、预期进球（xG）、控球率、射门次数、犯规次数等。结果栏显示该队的赢/平/输。将其概念化为“板球”场景或任何运动的示例，可以应用并开发模型来预测团队的比赛结果。可以从这里下载数据集。

df = pd.read_csv('matches_full.csv')
print("Initial shape:", df.shape)
# Initial shape: (4318, 29)

数据预处理与模型训练

在这个阶段，将通过删除与预测任务无关的任何重复或不相关的列来清理数据。在这个示例中，这包括可以在Unnamed: 0、日期/时间列或仅包含文本（例如比赛报告或注释）的列中找到的任何元数据。

#2 Drop unnecessary columns
df.drop(['Unnamed: 0', 'date', 'time', 'match report', 'notes'], axis=1, inplace=True)
# Drop rows with missing target values
df.dropna(subset=['result'], inplace=True)

分类数据的标签编码

由于机器学习模型只处理数字，使用标签编码将分类文本列转换成数值（如对手、场地、队长等）。分类列中的每个值都转换为数字。保存编码器以便以后可以使用它们将分类列反向转换为原始状态。

# 3. Label Encoding for Categorical Columns
label_cols = ['comp', 'round', 'day', 'venue', 'opponent', 'captain',
 'formation', 'opp formation', 'referee', 'team']
label_encoders = {}
for col in label_cols:
 if col in df.columns: # Check if column exists
 le = LabelEncoder()
 df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
 label_encoders[col] = le

编码目标变量

将目标列（结果）转换为数值。例如，W（胜）、L（负）和D（平）将分别被编码为2、1和0。这允许模型将预测的输出视为分类任务。

# Encode target separately
result_encoder = LabelEncoder()
df['result_label'] = result_encoder.fit_transform(df['result'])

在开始构建模型之前，首先对数据进行可视化。初始图大致显示了球队的平均进球数（gf）在不同赛季中的变化情况。你可以看到球表现更强或更弱的一致模式和领域。

# Store original mapping
result_mapping = dict(zip(result_encoder.classes_, result_encoder.transform(result_encoder.classes_)))
print("Result mapping:", result_mapping)
#Result mapping: {'D': 0, 'L': 1, 'W': 2}

在继续构建模型之前，首先对数据进行可视化。该图显示了球队在不同赛季的平均进球数，它的可视化趋势和性能模式。

这张图是一个直方图，显示了进球数（gf）的得分规律。帮助更好地了解大多数比赛是低分还是高分，以及这些分数的分散程度。

# Goals Scored Distribution
if 'gf' in df.columns:
 plt.figure(figsize=(8, 6))
 sns.histplot(df['gf'], kde=True, bins=30)
 plt.title("Goals Scored Distribution")
 plt.xlabel('Goals For')
 plt.ylabel('Frequency')
 plt.tight_layout()
 plt.show()

特征与目标拆分：将输入特征（X）与目标标签（y）分离，并将数据集拆分为训练集和测试集，以便能够评估模型在看不见的数据上的性能。

# 4. Feature Selection
X = df.drop(columns=['result', 'result_label'])
y = df['result_label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

训练和评估模型：这个函数将建立一个机器学习管道。它实施以下环节：

缺失值插补
特征缩放
模型训练

然后，将使用准确性指标和分类报告来评估模型的性能。对于不同的模型，可以很容易地再次调用这个函数（例如随机森林）。

def train_and_evaluate(model, model_name):
 # Create imputer for missing values
 imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
 # Create pipeline
 pipe = Pipeline([
 ('imputer', imputer),
 ('scaler', StandardScaler()), # For models sensitive to feature scaling
 ('clf', model)
 ])
 # Train the model
 pipe.fit(X_train, y_train)
 y_pred = pipe.predict(X_test)
 # Calculate metrics
 acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
 report = classification_report(y_test, y_pred, target_names=result_encoder.classes_)
 print(f"\n {model_name}")
 print(f"Accuracy: {acc:.4f}")
 print("Classification Report:\n", report)
 return pipe, acc

训练随机森林分类器：最后，通过管道训练一个随机森林模型。随机森林是一个流行且强大的集成模型，在此类结构化数据集上通常表现良好。同时存储训练好的分类器，以便以后分析特征的重要性。

rf_model, rf_acc = train_and_evaluate(RandomForestClassifier(n_estimators=250, random_state=42), "Random Forest")
# Store the best model for feature importance
rf = rf_model.named_steps['clf']

输出：