如何在體育分析中使用機器學習？

你有沒有想過，評論員是如何在比賽中精準地解讀球員狀態或快速總結關鍵資料的？體育分析的魔力在於，它能讓體育迷收集、評估資料，並做出深入的決策，從而提升比賽表現。

機器學習在其中扮演著關鍵角色，因為它可以分析球員和比賽的資料，識別其中隱藏的模式。透過觀察這些模式，教練現在可以為球員制定個性化的比賽計劃。在現代體育時代，分析技術被用來幫助球隊找到更智慧的訓練方法、識別需要招募的球員，以及制定基本的比賽策略。本文將介紹機器學習在體育領域的現狀，並演示如何實現機器學習。

體育機器學習基礎

機器學習是人工智慧的一個分支，旨在建立能夠從資料中學習的系統。在體育運動中，機器學習必須管理和處理多種型別的資料，才能完成預測和模式識別等任務。例如，計算機視覺模型可以處理比賽影片，自動追蹤球員和球的位置。這些演算法使用不同的特徵，例如速度、射門距離、生物特徵等，進行資料驅動的預測。隨著時間的推移，越來越多的資料被新增，這些模型通常會得到改進。資料預處理和特徵工程是向這些模型提供正確資訊的重要步驟，這些模型可以根據每個賽季的新比賽資料進行重新訓練。

體育中使用的機器學習演算法型別

• 監督學習：使用演算法（例如線性、多項式、決策樹迴歸器等迴歸演算法）對現有的標記資料、目標列進行預測，以預測結果（勝/負）或特定球員統計資料（進球、控球次數等）。
• 無監督學習：利用聚類和關聯方法，尋找不同球員在群體中的潛在位置或比賽風格。
• 強化學習：基於獎勵系統，透過反覆試驗的反饋過程學習策略，例如遊戲中模擬的戰術。
• 深度學習：可以分析極具挑戰性的資料，例如各種訊號形式，包括透過影片識別動作或分析感測器資料。

每種方法都有其特定的用途。監督模型和方法的作用是預測得分（數值）或分類（分類）。無監督學習的作用是識別球員結構中的群體或隱藏模式（角色）。強化學習可以模擬完整的比賽策略。深度網路可以處理複雜的高維資料，例如獨特的影像或時間序列。結合使用這些方法可以提供更豐富的資訊/輸出，從而提升效能。

體育資料來源

體育分析使用多種型別的資料。表現指標（得分、進球、助攻、傳球）來自官方比賽記錄和事件日誌。可穿戴裝置（GPS 追蹤器、加速度計、心率監測器和智慧服裝）提供速度、加速度和心率等生物特徵資料。配備自動和訓練有素的人工編碼器的攝像機和影片追蹤系統可以監控運動、陣型和球的軌跡。

球迷和社交媒體資料提供與球迷參與度、情緒和觀看相關的資訊。聯網的體育場感測器（物聯網）還可以記錄球迷噪音、溫度或天氣資料。醫療記錄、傷病記錄和財務資料（工資和預算）也為分析提供資料。所有這些資料集都需要仔細整合。當這些來源整合在一起時，可以提供關於球隊、球員、球迷行為和聯賽的更完整的資料。

實踐：使用機器學習預測比賽結果

匯入庫

在繼續下一步之前，讓我們先匯入所有重要的庫，它們將在整個分析過程中為我們提供幫助。

# 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")

問題描述

這是一個多類別分類問題：根據比賽資料預測球隊的勝/平/負。我們假設一些特徵（例如預期進球數 (xG)、射門數 (shots)、進攻機會數 (poss) 等）是可用的。工作流程包括預處理資料、將其分為訓練集/測試集、訓練模型，然後評估預測結果。

資料集概覽 (matches_full.csv)

我們擁有一個包含 4,318 場職業足球比賽（2019-2025 賽季）的源資料集。資料中的每一行都代表了一支球隊在比賽中的表現：進球數/失球數、預期進球數 (xG)、控球率 (%)、射門次數、犯規次數等。結果列則代表該球隊的勝/平/負。我們將其概念化為“cricket”場景或任何可以應用並開發模型來預測球隊比賽結果的運動專案的示例。您可以從此處下載資料集。

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

資料預處理和模型訓練

在此階段，我們清理了資料，刪除了與預測任務無關的任何重複或不相關的列。在我們的案例中，這包括未命名：0、日期/時間列或僅包含文字（例如比賽報告或註釋）的列中的任何後設資料。

# # 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)

分類資料的標籤編碼

由於機器學習模型僅處理數字，我們使用標籤編碼將分類文字列轉換為數值（例如對手、場地、隊長等）。分類列中的每個值都會轉換為數字。我們儲存了編碼器，以便以後可以使用它們將分類列反向轉換為其原始狀態。

# 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

目標變數編碼

我們將目標列（結果）轉換為數值。例如，W（勝）、L（負）和D（平局）將分別編碼為2、1和0。這使得模型能夠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，我們先來直觀地看一下資料。初始圖表大致顯示了球隊平均進球數（gf）在不同賽季的變化情況。我們可以看到一些一致的模式，以及球隊表現強弱的領域。

# 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，我們先來直觀地看一下資料。這張圖展示了球隊在不同賽季的平均進球數（gf）。它使我們能夠直觀地瞭解球隊的比賽趨勢和表現模式。

# 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(rotation=45)
   plt.tight_layout()
   plt.show()

在這張圖中，我們可以看到一個直方圖，顯示了特定進球數（gf）的得分規律。這可以讓我們很好地瞭解大多數比賽是低分比賽還是高分比賽，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()

特徵和目標分割：我們將輸入特徵（X）與目標標籤（y）分離，並將資料集分成訓練集和測試集，以便能夠評估模型在未見資料上的效能。

# 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：此函式將構建一個機器學習流水線。它負責：

• 缺失值插補
• 特徵縮放
• 模型訓練

然後，我們將使用準確率指標和分類報告來評估模型的效能。稍後我們可以輕鬆地針對其他模型（例如隨機森林）再次呼叫此函式。

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：最後，我們將透過流程訓練一個隨機森林模型。隨機森林無疑是一個流行且強大的整合模型，我們可以期待它帶來回報，因為它通常在像這樣的結構化資料集上表現良好。我們還會儲存訓練好的分類器，以便稍後分析特徵重要性。

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：

隨機森林模型表現優異，準確率高達 99.19%。它精準地預測了勝、平、負的局面，並附上了圖表，甚至提供了更多證據。機器學習能夠幫助高效地利用資料解讀比賽結果，即使錯誤率極低，這不僅體現了體育賽事結果的價值，也透過過往比賽統計資料提供了對球隊表現的有用洞察，如下所示。

機器學習在體育中的應用

現代體育運動高度依賴機器學習。它幫助球隊制定更合理的比賽計劃，減少傷病，提高球員表現，甚至提升球迷參與度。讓我們來看看機器學習在體育中的各種應用。

球員表現評估

機器學習可以對球員的表現進行客觀評估。模型可以分析詳細的比賽資料（例如，射門區域、傳球模式），以衡量球員的技能並預測未來的表現水平。例如，分析師可以使用機器學習分析運動員技術中的弱點或優勢，包括球探可能未能察覺的細微之處。這有助於找到評估人才的重要機會，並針對已發現的弱點定製訓練干預措施。

例如，棒球分析師使用棒球統計學並依賴機器學習，而足球模型則估算預期進球數，評估得分嘗試的質量。目前，數十支球隊也正在採用運動感測器來測量技術（例如揮杆速度或踢球力量），這可以幫助教練為每位運動員量身定製訓練和表現策略。

傷病預測與負荷管理

機器學習最流行的應用之一是運動分析中的醫療保健管理。模型會分析運動員的訓練負荷、生物力學和既往傷病報告，並標記傷病風險。例如，球隊會使用“手錶”和護具來監測球員，並監測心率、加速度和疲勞程度，以檢測超負荷指標。

其目標是利用這些資料提醒訓練人員在球員受傷前調整訓練負荷或訓練計劃。研究表明，這些主動系統能夠識別教練通常難以察覺的模式，從而增強傷病預防。其目標是最大限度地減少球員在整個賽季的傷病，並減少球員的休息時間。

戰術決策

教練們正在利用機器學習中人工智慧的力量來提升他們的比賽策略。演算法可以分析歷史和即時比賽資料，從而提出備選戰術和陣型。這使得教練能夠利用自動化分析深入瞭解對手。這能夠整合他們的戰術傾向，從而增強任何球隊的戰略思維。

結合多種模型預測，教練們還可以預測比賽結果，從而更好地思考對手可能採取的行動。一些教練正在使用強化學習 (RL) 來模擬特定的比賽場景，幫助他們嘗試新的戰術。總的來說，這些機器學習和人工智慧應用可以有效地促進戰略和賽中規劃。

球迷參與與賽事轉播

在賽場之外，人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 正在提升球迷體驗。職業球隊正在分析球迷資料，以個性化內容、優惠和互動體驗。例如，球隊正在利用人工智慧驅動的 AR/VR 應用程式和可定製的精彩片段，吸引球迷關注他們當前的賽季。使用機器學習的人工智慧驅動應用程式也幫助贊助商根據偏好為細分受眾制定有針對性的營銷和個性化廣告。

例如，球隊正在利用人工智慧驅動的 AR/VR 應用程式和可定製的精彩片段，吸引球迷關注他們當前的賽季。使用機器學習的人工智慧驅動應用程式也幫助贊助商根據偏好為細分受眾制定有針對性的營銷和個性化廣告。

機器學習驅動的體育分析面臨的挑戰

儘管機器學習在體育領域擁有諸多優勢，但它的使用並非總是那麼簡單。在實際體育場景中應用機器學習時，球隊和分析師會遇到許多困難。其中一些概述如下：

• 體育資料雜亂無章、不一致，且來源多樣，因此可能會影響資料的可靠性或相關的不確定性。
• 許多球隊的歷史資料有限，因此模型自然有可能與資料過度擬合。
• 對體育運動的瞭解至關重要：機器學習系統應在實際比賽環境和教練實踐中構建。
• 不可預測的事件（例如突發傷病或裁判判罰）會限制泛化能力或預測的準確性。
• 規模較小的俱樂部可能沒有足夠的預算或人員知識來大規模實施機器學習。

所有這些因素意味著，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。

小結

機器學習正以資料驅動的分析視角徹底改變體育分析。透過訪問統計資料、可穿戴裝置資訊和影片，球隊能夠探索和分析球員的表現、場上策略以及球迷的參與度。我們的比賽預測展示了資料整理、資料準備、模型訓練以及使用比賽統計資料進行評估的核心工作流程。

透過將機器學習洞察與教練知識相結合，球隊將能夠做出更明智的決策並取得更佳的成績。運用這些原則，體育從業者將能夠充分利用機器學習，做出基於資料的決策，改善運動員的健康狀況，並提供比以往任何時候都更令人滿意的球迷體驗。

常見問題

問題 1：機器學習能夠準確預測比賽結果嗎？

答：機器學習可以相當準確地預測比賽結果，尤其是在使用高質量歷史資料進行訓練的情況下。然而，它並非完美無缺；體育運動會受到傷病、裁判判罰或天氣等因素的影響，難以預測。

問題 2：預測比賽結果最重要的特徵是什麼？

A. 通常重要的特徵包括進球數、預期進球數 (xG)、控球率、射門次數和比賽場地（主場/客場）。特徵重要性因運動專案和資料集而異。

Q3. 球隊在真實比賽中會使用機器學習模型嗎？

A. 是的！許多足球、板球、籃球和網球等職業球隊都使用機器學習進行戰術制定、球員選拔和傷病預防。機器學習是對人類專業知識的補充，而非取代。

Q4. 構建體育機器學習模型是否需要領域知識？

A. 當然需要。瞭解運動專案有助於選擇相關特徵、解讀模型結果並避免誤導性結論。資料科學和領域知識的結合才能取得最佳效果。

Q5. 在哪裡可以獲得用於體育分析的資料集？

A. 您可以在 Kaggle 和官方體育 API 上找到公開資料集。許多聯賽也會發布歷史資料供分析。