如何在体育数据分析中使用机器学习？ 原创

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。

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。

# Trend of Average Goals Over Seasons
if 'season' in df.columns and 'gf' in df.columns:
 season_avg = df.groupby('season')['gf'].mean().reset_index()
 plt.figure(figsize=(10, 6))
 sns.lineplot(data=season_avg, x='season', y='gf', marker='o')
 plt.title('Average Goals For Over Seasons')
 plt.ylabel('Average Goals For')
 plt.xlabel('Season')
 plt.xticks(rotatinotallow=45)
 plt.tight_layout()
 plt.show()

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：​

随机森林模型表现良好，准确率高达99.19%，它能准确预测足球比赛的胜、平、负的情况，并附图表证明以及更多的证据。机器学习可以帮助用数据有效地解释比赛结果，即使有一些小误差，也能为体育比赛结果提供参考价值，但也通过以往的比赛统计数据提供了对球队表现的有用见解。

机器学习在体育运动中的应用​

现代体育运动高度依赖于机器学习。它可以帮助球队制定更好的比赛计划，减少伤病，提高球员表现，甚至增加球迷的参与度。以下探讨机器学习在体育运动中的各种应用。

球员表现评估

机器学习可以对球员表现进行客观评估。其模型可以分析详细的比赛数据（例如射门区域和传球模式）来衡量球员的技术和预测未来的表现水平。例如，分析师可以使用机器学习来分析运动员技术中的弱点或优势，包括球探可能忽略的细微方面。这有助于找到重要的机会来评估人才，并为发现球员的弱点定制训练干预措施。

例如，棒球分析师使用赛博计量学并依赖机器学习技术，而足球模型则通过评估射门质量来估算预期进球。许多球队现在也在采用运动传感器来测量技术（例如，挥杆速度或踢球力量），这可以帮助教练专门为每位运动员量身定制训练和表现策略。

伤病预测和负荷管理​

体育数据分析的健康管理是机器学习核心的应用之一。其模型可以分析球员的训练负荷、生物力学和以往的伤病报告，以标记伤病风险。例如，球队通过智能手表和足底压力传感器监测球员的心率、加速度和疲劳程度，以检测过载指标。

其目标是利用这些数据提醒训练人员在球员受伤之前调整训练量或训练计划。研究表明，这些主动系统通过识别教练通常无法察觉的模式来增强伤害预防效果。目标是在整个赛季中尽量减少球员的伤病，缩短球员停赛时间。

战术决策​

教练利用机器学习中的人工智能增强比赛策略。算法可以分析历史和实时比赛数据，以建议替代战术和阵型。这使教练能深入分析对手，利用自动化分析其战术倾向，从而强化球队的战略思维。

当结合多个模型预测时，教练也将在预测结果方面得到帮助，以帮助分析对手可能采取的行动。一些教练正在使用强化学习（RL）来模拟特定的比赛场景，以帮助他们尝试新的战术。总的来说，这些机器学习和人工智能应用程序能有效帮助制定战略和比赛规划。

球迷参与和开发广告​

在赛场外，人工智能和机器学习可以提升球迷的体验。专业团队正在分析球迷数据，以个性化内容、优惠和互动体验。例如，球队正在利用人工智能驱动的AR/VR应用程序和可定制的精彩片段，将球迷融入当前的赛季。使用机器学习的人工智能驱动应用程序也帮助赞助商根据喜好为细分受众开发有针对性的营销和个性化广告。

体育数据分析采用机器学习面临的挑战

尽管机器学习在体育运动中的应用有很多优势，但实际应用并非总是一帆风顺。在实际的体育运动中应用机器学习时，团队和分析师会遇到许多困难。以下是一些主要面临的困难：

• 体育数据杂乱、不一致且来源多样，可能影响数据可靠性或相关不确定性。
• 许多团队的历史数据有限，因此存在模型的数据过拟合的情况。
• 具备体育知识至关重要，机器学习系统应该在实际的比赛情境和教练实践中构建。
• 不可预测的事件（例如球员突发伤病或裁判判罚）将限制预测的普遍性或准确性。

规模较小的俱乐部可能缺乏预算或专业人员，难以大规模执行机器学习。

所有这些因素都意味着，在体育运动中使用机器学习需要大量的领域专业知识和谨慎的判断。

结论​

机器学习正在以数据驱动的分析视角彻底改变体育分析。通过获取统计数据、可穿戴信息和视频，球队能够探索和分析球员的赛场表现、球场上的策略和球迷的参与度。这个比赛预测案例展示了数据整理、数据准备、模型训练和使用比赛统计数据进行审查的核心工作流程。

通过将机器学习的见解与教练知识结合起来，团队将做出更好的决策并提供更好的结果。利用这些原则，体育从业者将能够利用机器学习，从而做出基于数据的决策，改善运动员的健康状况，并获得比以往任何时候都更令人满意的球迷体验。

常见问题解答​

Q1：机器学习能准确预测比赛结果吗？

答：机器学习可以相当准确地预测结果，尤其是采用高质量历史数据训练的情况下。但由于球员伤病、裁判判罚或天气等因素具有不可预测性，因此其预测并非完美。

Q2：预测比赛结果最重要的特征是什么？

答：通常重要的特征包括进球数、预期进球数（xG）、控球率、射门次数和比赛场地（主场/客场）。特征的重要性取决于运动和数据集。

Q3：球队在真实比赛中使用机器学习模型吗？

答：是的！许多足球、板球、篮球和网球的专业团队都已经使用机器学习来制定战术、选择球员和预防伤病。机器学习并不是取代人类，而是通过分析强化决策的科学性，最终实现人机协同的效能提升。

Q4：在体育运动中建立机器学习模型需要相关领域知识吗？

答：当然。了解相关领域知识有助于选择相关特征，解释模型结果，并避免得出误导性结论。数据科学与领域专业知识只有深度融合，才能发挥最大价值。

Q5：在哪里可以获得数据集来训练体育数据分析？

答：可以在​​Kaggle​​和官方体育API上找到公共数据集。许多联赛还会发布历史数据以供分析。

原文标题：​​How to Use Machine Learning in Sports Analytics?​​，作者：Vipin Vashisth