譯者 | 李睿

審校 | 重樓

本文對機器學習在體育運動中的主要應用與實現進行了探討。通過整合賽事統計、可穿戴設備及視頻追蹤等多個來源數據，機器學習可以實現比賽結果預測、球員表現評估、傷病風險預警及戰術優化，還能夠分析球員和比賽的數據，以識別隱藏的模式，幫助球隊確定更科學的訓練方法。

你有沒有想過，體育解說員如何能在賽事中快速準確地判斷球員的競技狀態或總結關鍵數據？體育數據分析讓球隊能夠收集數據、評估隊員表現并做出深入決策以提高成績。

機器學習在這方面發揮著關鍵作用，因為它可以分析有關球員和比賽的數據，以識別隱藏的模式。通過觀察這些模式，教練可以為球員制定個性化的比賽計劃。在現代體育時代，數據分析被用來幫助球隊確定更科學的訓練方法，確定招募球員，并規劃比賽策略。本文將介紹機器學習在體育領域的應用，并演示如何實現。

機器學習在體育運動中的應用

機器學習是人工智能的一個子領域，它創建了從數據中學習的系統。在體育領域，機器學習需要管理和處理多種類型的數據，以完成預測和模式發現等任務。例如，計算機視覺模型可以分析足球比賽視頻，自動跟蹤球員和足球的位置。這些算法使用不同的特征（例如速度、射門距離、生物識別等）來進行數據驅動的預測。隨著時間的推移，將添加更多數據，這些模型通常會得到改進。數據預處理和特征工程是向這些模型提供正確信息的非常重要的步驟，隨著新的匹配數據的出現，每個賽季都可以對其進行重新訓練。

體育運動中使用的機器學習算法類型

• 監督學習：在現有的標記數據、目標列上使用算法（例如，線性回歸、多項式回歸和決策樹回歸器等回歸算法）來預測結果（勝/負）或特定球員統計數據（進球、控球等）。
• 無監督學習：利用聚類和關聯方法來尋找潛在的團隊布局或球員的比賽風格。
• 強化學習：包括通過基于獎勵系統的試錯反饋過程來學習策略，例如模擬比賽中的戰術。
• 深度學習：可以分析非常具有挑戰性的數據，例如信號形式，包括通過視頻識別動作或分析傳感器數據。

每種算法都有特定的用途。監督模型和方法的作用是預測分數（數字）或分類（類別）。無監督學習的作用是識別球員分組或隱藏模式（角色）。強化學習可以模擬完整的比賽策略。深度學習可以處理復雜的高維數據，例如獨特的圖像或時間序列。使用這些方法的一些組合可以提供更豐富的信息/輸出，從而提升競技表現。

體育比賽的數據來源

體育數據分析使用多種類型的數據。表現指標（得分、進球、助攻、傳球）來自官方比賽記錄和事件日志。可穿戴設備（GPS跟蹤器、加速計、心臟監測器和智能服裝）提供生物特征數據，例如速度、加速度和心率。視頻攝像頭和自動/人工編碼的視頻追蹤系統提供球員運動軌跡、陣型和足球軌跡的監控數據。

球迷和社交媒體數據提供了與球迷互動、情緒和觀看相關的信息。連接的體育場傳感器（IoT）也可以記錄球場的噪音、溫度或天氣數據。醫療記錄、球員受傷記錄和財務數據（工資和預算）也為體育數據分析提供數據。所有這些數據集都需要仔細整合。當整合在一起時，這些來源提供了一個關于球隊、球員、球迷行為和聯盟的更完整的數據世界。

實踐：使用機器學習預測比賽結果

導入數據庫

在進一步操作前，先導入在整個分析過程中提供幫助的所有重要庫。

# 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")

問題陳述

這是一個多類別的分類問題：根據比賽統計數據預測球隊的比賽結果（勝/平/負）。假設特征（例如預期進球、射門次數、控球率等）可用。工作流程是對數據進行預處理，將其拆分為訓練/測試，訓練模型，然后評估預測結果。

數據集概述（matches_full.csv）

該案例中有一個包含 4318 場職業足球比賽（（2019～2025年賽季）的數據源。數據中的每一行都代表一支球隊在一場比賽中的表現：得球/失球、預期進球（xG）、控球率、射門次數、犯規次數等。結果欄顯示該隊的贏/平/輸。將其概念化為“板球”場景或任何運動的示例，可以應用并開發模型來預測團隊的比賽結果。可以從這里下載數據集。

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

數據預處理與模型訓練

在這個階段，將通過刪除與預測任務無關的任何重復或不相關的列來清理數據。在這個示例中，這包括可以在Unnamed: 0、日期/時間列或僅包含文本（例如比賽報告或注釋）的列中找到的任何元數據。

#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)

分類數據的標簽編碼

由于機器學習模型只處理數字，使用標簽編碼將分類文本列轉換成數值（如對手、場地、隊長等）。分類列中的每個值都轉換為數字。保存編碼器以便以后可以使用它們將分類列反向轉換為原始狀態。

# 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

編碼目標變量

將目標列（結果）轉換為數值。例如，W（勝）、L（負）和D（平）將分別被編碼為2、1和0。這允許模型將預測的輸出視為分類任務。

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

在開始構建模型之前，首先對數據進行可視化。初始圖大致顯示了球隊的平均進球數（gf）在不同賽季中的變化情況。你可以看到球表現更強或更弱的一致模式和領域。

# 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}

在繼續構建模型之前，首先對數據進行可視化。該圖顯示了球隊在不同賽季的平均進球數，它的可視化趨勢和性能模式。

# 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()

這張圖是一個直方圖，顯示了進球數（gf）的得分規律。幫助更好地了解大多數比賽是低分還是高分，以及這些分數的分散程度。

# 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()

特征與目標拆分：將輸入特征（X）與目標標簽（y）分離，并將數據集拆分為訓練集和測試集，以便能夠評估模型在看不見的數據上的性能。

# 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)

訓練和評估模型：這個函數將建立一個機器學習管道。它實施以下環節：

• 缺失值插補
• 特征縮放
• 模型訓練

然后，將使用準確性指標和分類報告來評估模型的性能。對于不同的模型，可以很容易地再次調用這個函數（例如隨機森林）。

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

訓練隨機森林分類器：最后，通過管道訓練一個隨機森林模型。隨機森林是一個流行且強大的集成模型，在此類結構化數據集上通常表現良好。同時存儲訓練好的分類器，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']

輸出：

隨機森林模型表現良好，準確率高達99.19%，它能準確預測足球比賽的勝、平、負的情況，并附圖表證明以及更多的證據。機器學習可以幫助用數據有效地解釋比賽結果，即使有一些小誤差，也能為體育比賽結果提供參考價值，但也通過以往的比賽統計數據提供了對球隊表現的有用見解。

機器學習在體育運動中的應用

現代體育運動高度依賴于機器學習。它可以幫助球隊制定更好的比賽計劃，減少傷病，提高球員表現，甚至增加球迷的參與度。以下探討機器學習在體育運動中的各種應用。

球員表現評估

機器學習可以對球員表現進行客觀評估。其模型可以分析詳細的比賽數據（例如射門區域和傳球模式）來衡量球員的技術和預測未來的表現水平。例如，分析師可以使用機器學習來分析運動員技術中的弱點或優勢，包括球探可能忽略的細微方面。這有助于找到重要的機會來評估人才，并為發現球員的弱點定制訓練干預措施。

例如，棒球分析師使用賽博計量學并依賴機器學習技術，而足球模型則通過評估射門質量來估算預期進球。許多球隊現在也在采用運動傳感器來測量技術（例如，揮桿速度或踢球力量），這可以幫助教練專門為每位運動員量身定制訓練和表現策略。

傷病預測和負荷管理

體育數據分析的健康管理是機器學習核心的應用之一。其模型可以分析球員的訓練負荷、生物力學和以往的傷病報告，以標記傷病風險。例如，球隊通過智能手表和足底壓力傳感器監測球員的心率、加速度和疲勞程度，以檢測過載指標。

其目標是利用這些數據提醒訓練人員在球員受傷之前調整訓練量或訓練計劃。研究表明，這些主動系統通過識別教練通常無法察覺的模式來增強傷害預防效果。目標是在整個賽季中盡量減少球員的傷病，縮短球員停賽時間。

戰術決策

教練利用機器學習中的人工智能增強比賽策略。算法可以分析歷史和實時比賽數據，以建議替代戰術和陣型。這使教練能深入分析對手，利用自動化分析其戰術傾向，從而強化球隊的戰略思維。

當結合多個模型預測時，教練也將在預測結果方面得到幫助，以幫助分析對手可能采取的行動。一些教練正在使用強化學習（RL）來模擬特定的比賽場景，以幫助他們嘗試新的戰術。總的來說，這些機器學習和人工智能應用程序能有效幫助制定戰略和比賽規劃。

球迷參與和開發廣告

在賽場外，人工智能和機器學習可以提升球迷的體驗。專業團隊正在分析球迷數據，以個性化內容、優惠和互動體驗。例如，球隊正在利用人工智能驅動的AR/VR應用程序和可定制的精彩片段，將球迷融入當前的賽季。使用機器學習的人工智能驅動應用程序也幫助贊助商根據喜好為細分受眾開發有針對性的營銷和個性化廣告。

體育數據分析采用機器學習面臨的挑戰

盡管機器學習在體育運動中的應用有很多優勢，但實際應用并非總是一帆風順。在實際的體育運動中應用機器學習時，團隊和分析師會遇到許多困難。以下是一些主要面臨的困難：

• 體育數據雜亂、不一致且來源多樣，可能影響數據可靠性或相關不確定性。
• 許多團隊的歷史數據有限，因此存在模型的數據過擬合的情況。
• 具備體育知識至關重要，機器學習系統應該在實際的比賽情境和教練實踐中構建。
• 不可預測的事件（例如球員突發傷病或裁判判罰）將限制預測的普遍性或準確性。

規模較小的俱樂部可能缺乏預算或專業人員，難以大規模執行機器學習。

所有這些因素都意味著，在體育運動中使用機器學習需要大量的領域專業知識和謹慎的判斷。

結論

機器學習正在以數據驅動的分析視角徹底改變體育分析。通過獲取統計數據、可穿戴信息和視頻，球隊能夠探索和分析球員的賽場表現、球場上的策略和球迷的參與度。這個比賽預測案例展示了數據整理、數據準備、模型訓練和使用比賽統計數據進行審查的核心工作流程。

通過將機器學習的見解與教練知識結合起來，團隊將做出更好的決策并提供更好的結果。利用這些原則，體育從業者將能夠利用機器學習，從而做出基于數據的決策，改善運動員的健康狀況，并獲得比以往任何時候都更令人滿意的球迷體驗。

常見問題解答

Q1：機器學習能準確預測比賽結果嗎？

答：機器學習可以相當準確地預測結果，尤其是采用高質量歷史數據訓練的情況下。但由于球員傷病、裁判判罰或天氣等因素具有不可預測性，因此其預測并非完美。

Q2：預測比賽結果最重要的特征是什么？

答：通常重要的特征包括進球數、預期進球數（xG）、控球率、射門次數和比賽場地（主場/客場）。特征的重要性取決于運動和數據集。

Q3：球隊在真實比賽中使用機器學習模型嗎？

答：是的！許多足球、板球、籃球和網球的專業團隊都已經使用機器學習來制定戰術、選擇球員和預防傷病。機器學習并不是取代人類，而是通過分析強化決策的科學性，最終實現人機協同的效能提升。

Q4：在體育運動中建立機器學習模型需要相關領域知識嗎？

答：當然。了解相關領域知識有助于選擇相關特征，解釋模型結果，并避免得出誤導性結論。數據科學與領域專業知識只有深度融合，才能發揮最大價值。

Q5：在哪里可以獲得數據集來訓練體育數據分析？

答：可以在Kaggle和官方體育API上找到公共數據集。許多聯賽還會發布歷史數據以供分析。

原文標題：How to Use Machine Learning in Sports Analytics?，作者：Vipin Vashisth