25、基于机器学习的一级方程式赛车分析与预测研究

基于机器学习的一级方程式赛车分析与预测研究

1. 引言
   一级方程式赛车（F1）自1950年创办以来，便是国际顶级赛车运动。赛事包含一系列被称为“大奖赛”的比赛，在全球不同赛道举行。比赛过程中会产生大量数据，这些数据被用于赛车的设计、制造和驾驶。然而，F1赛车速度极快，即便国际汽联（FIA）制定了严格规则保障车手安全，仍有不少事故导致人员伤亡。

数据可视化是将数据以图形方式呈现的领域，能帮助人们发现数据中的趋势、异常值和模式。机器学习则可通过算法训练模型，让模型从经验中学习。本文尝试结合机器学习和数据可视化技术，分析F1赛事数据，以预测比赛事故、分析比赛状况并预测比赛获胜者。

F1赛事有一些基本规则：
- 一年内在特定赛道举行的比赛称为大奖赛。
- 根据FIA规则，有多个车队参赛，每个车队每次比赛只能派出2名车手。
- 车队也被称为制造商，每位车手隶属于一个车队。
- F1排位决定车手的起跑位置，依据是他们在排位赛中的表现。

2. 相关工作
   F1赛事高度依赖各种数据的分析结果，各车队都有众多数据科学家。此前有许多相关工作：
   - 部分工作尝试对数据进行可视化，如用可视化工具展示年度概况和车手圈速概况。
   - 有的工作从收集数据开始，通过绘图分析并使用回归模型预测比赛获胜者。
   - 还有工作利用工具（如Tableau）以绘图形式探索F1数据。
   - 正确使用回归类型对获得更好的预测结果至关重要，不同文章探讨了逻辑回归等的适用场景。
   - 数据预处理对模型预测