一种合成数据驱动的机器学习方法,用于运动员表现减弱预测
Mauricio C Cordeiro1, Ciaran O Cathain2,3, Lorcan Daly2,3
1Department of Engineering & Informatics, Technological University of the Shannon, Athlone, Ireland.
Frontiers in sports and active living
|June 11, 2025
概括
这项研究使用 Tabular Variational Autoencoders (TVAE) 来生成合成数据来预测盖尔式足球运动员的表现. 合成数据改善了模型性能,解决了体育科学中的数据稀缺问题.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 运动员表现监测对于优化训练和预防受伤至关重要.
- 数据稀缺对于在体育科学中应用机器学习构成了重大挑战.
研究的目的:
- 评估表式变异自编码器 (TVAE) 用于生成合成数据来预测盖尔式足球运动员的性能减弱.
- 评估合成数据的质量和实用性,以预测运动员的表现.
主要方法:
- 使用了两相机器学习方法,评估了在混合和纯合成数据集上训练的模型.
- 综合数据的质量被评估使用列形状相似性和Hellinger距离分析.
主要成果:
- TVAE生成的合成数据密切地复制了原始数据分布 (85.53%的列形状相似性,0.169赫林格距离).
- 用合成数据训练的模型表现优于真实数据基线,特别是在神经肌肉参数方面.
- 该方法增加了数据可用性,并在特定场景中改善了模型性能.
结论:
- 由TVAE生成的合成数据有效地预测了盖尔式足球中的性能减弱.
- 这种方法解决了数据稀缺问题,并增强了跨各种指标的运动员监测.
- 这些发现为在体育表现分析中使用合成数据开辟了道路.
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