基于機器學習的運動損傷風險預測模型構建與比較

摘要：隨著人們對競技體育關注度的提升，運動員健康成為管理焦點。本研究應用機器學習預測運動員受傷風險，優化健康管理。基于1000樣本數據，分析六大特征，通過統計方法確認訓練強度為核心因素。對比七種機器學習模型，采用十折交叉驗證，衡量多種性能指標，證實隨機森林模型預測準確度最高。本研究不僅建立了損傷預測模型，還深入分析其效能與潛在改進空間，為模型跨領域應用奠定科學基礎，對預防運動損傷具有重要理論與實踐意義。

關鍵詞：機器學習 數據分析 模型預測 運動損傷因素

中圖分類號：G804 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2024）-19-107-3-TBB

引言

在現代體育界，運動員健康至關重要，關乎著運動員的比賽成績及職業壽命。體育運動的高強度和風險性導致頻繁傷病，影響訓練與競賽。2021東京奧運會見證了11315名運動員的競技，其中1035人在賽事中受傷，438人染病。尤其是拳擊、小輪車競速、自由式小輪車、滑板、空手道項目受傷率高達19%-27%，凸顯高危性質。但得益于損傷預測和康復技術進展，傷病發生率已大幅降低。

面對運動損傷的普遍挑戰，有效管理和預防成為體育領域的優先任務。機器學習與數據科學的融合為傷病風險預測帶來新曙光，為解決這一難題提供新途徑。本文核心在于分析運動員受傷關鍵因素，并介紹如何應用機器學習建立模型，科學預測傷病風險，旨在保護運動員健康，確保其競技生涯的長久成功。

1、文獻綜述

現代體育競技高度依賴運動員健康，高強度訓練易致傷病，影響運動員表現與職業生涯。有效管理和預防傷病成為必須。張家驍在研究中指出，大數據能提升運動健康領域的效率。現今，借助機器學習與數據科學發展，運動健康領域正利用這些技術預測傷病風險，為減少傷害開拓新途徑。

運動員受傷因素復雜多樣，涵蓋技術失誤、過度訓練、生理條件及個人屬性等。研究揭示，不當技術、肌肉疲勞（疲勞性損傷）、營養不足等均為常見致傷原因。特定群體中，劉同為等人在《武術套路優秀運動員的身體形態特征》中利用測試指標、派生指標等來判斷運動員是否受韌帶病、關節脫位等疾病折磨。如足球運動員易遭遇拉傷、關節脫位等問題；田徑選手則常受踝關節、大腿后肌群及腰背傷害。FMS功能性動作篩選等方法被用于識別致傷動作，而體操研究強調了教練的專業認知對制定合理訓練計劃、防止傷害的重要性。

機器學習作為AI分支，利用數據洞察模式，自動決策與預測，極大推動運動損傷預測預防。研究廣泛應用決策樹、隨機森林等模型精確診斷傷病風險。李欣海等指出隨機森林因分類回歸能力強、能評估變量重要性，成為減少預測誤差的首選。趙金超等強調，其通過多決策樹集成，增強分類效率，提升模型性能。技術進步與數據增長促使AI在運動健康領域發揮更關鍵作用，深化健康理解，揭示傷病規律，支持個性化訓練策略，引領科學高效訓練新趨勢。近年來，大數據與機器學習融合加速了醫療數據在體育和康復領域的應用。運動損傷與疾病預測技術邏輯相通，模型互轉潛力大。如岳海濤等用XGBoost建冠心病預測模型，并借數據平衡技術增強模型。因運動損傷原因復雜且數據類型多樣，非線性問題突出，促使研究采用神經網絡等AI解法。周支瑞等提出的四階段模型構建流程（問題定義、特征選擇、模型建構、效果測評），旨在優化特征選取，改善運動損傷預測中機器學習應用的復雜性。

現有研究局限性在于針對特定運動，損傷預測模型通用性不足。本研究旨在揭示普遍性損傷規律，結合運動員生物特征與訓練模式，開發廣適性預測模型，旨在通過簡化應用范圍和擴大大數據技術應用，提升多領域運動員的健康管理水平。

2、數據與經典統計計量方法

2.1、數據集概覽：來源、規模與預處理方法

Kaggle來源的“injury_data.csv”數據集含1000條記錄，涵蓋7個關鍵特征（年齡、體重、身高、過往傷病等），目標是預測運動員受傷概率。數據全面，整合生物、訓練及歷史健康信息（表1），為建模提供堅實基礎，便于個性化監控與策略調整。預處理涉及均值填補缺失值及數據標準化（均值0，方差1），保障分析精確高效。

2.2、相關性分析

t檢驗分析顯示，僅訓練強度在不同受傷可能性組間有顯著差異，依據是得到的p值小于0.05（表2）。偏相關分析進一步排除其他變量干擾，確認訓練強度與受傷可能性間的顯著線性關聯，呈現于表3，其中包含各特征的偏相關系數及95%置信區間，強調訓練強度的獨立重要性。

基于上述相關性分析，初步斷定訓練強度是與受傷可能性最相關的因素。

3、機器學習模型建立與評價

3.1、機器學習模型建立

預處理后，依據探索性分析選定特征，初始化7種模型（邏輯回歸、決策樹、隨機森林、XGBoost、SVM、Bagging、KNN）并設定配置：1000樣本、6特征、隨機種子42以確保復現性。采用十折交叉驗證，數據分十份輪流作為測試與訓練集，全面評估模型性能，詳情參考圖1流程圖。

3.2、評價指標與模型對比

（1）評價指標。

評估七個模型性能時，采用十折交叉驗證并記錄精確率、召回率、F1 Score及訓練時間（表4）。鑒于數據集含1000樣本、6個特征變量及固定的隨機種子42，規模適中，十折交叉驗證策略尤為適合，既能有效緩解過擬合風險，又提升了模型泛化能力。

具體實施中，數據集被隨機均勻分為十份，確保各份間保持原數據特性。每輪驗證選取一份作測試集，其余九份聯合構成訓練集，以此訓練模型并測試，完成一輪性能評估。歷經十輪迭代，平均各輪結果即得模型整體性能指標，并通過ROC曲線直觀反饋模型性能（圖2）。

（2）模型對比。

邏輯回歸快速（0.146s），AUC佳（0.932），但精確度、召回率及F1分數稍低。決策樹訓練迅速（0.322s）但易過擬合。XGBoost與SVM性能強，但訓練耗時多（0.918s和0.434s）。Bagging平衡了各項指標（精度、召回、F1：0.9828、0.893、0.909；時間：2.348s），唯抗噪及防過擬合能力一般。KNN不適大規模數據，對異常值敏感。

圖1中，XGBoost的ROC曲線位居頂點，顯著優于隨機猜測，性能最優。隨機森林緊隨其后，亦表現出色。邏輯回歸、支持向量機、Bagging及決策樹雖優于隨機水平，但整體次于前兩者。KNN表現最末，僅微高于隨機線。綜合來看，XGBoost與隨機森林表現卓越，KNN和決策樹相對較弱，其余三者表現中等。

（3）最優模型選擇。

通過實驗和數據對比，隨機森林和XGBoost表現較好，最后隨機森林在精確率、召回率、F1 Score和AUC面積上都表現得相當不錯，且訓練時間相對較短，比XGBoost略好，雖然XGBoost的ROC曲線略高于隨機森林，但是綜合選擇隨機森林模型作為預測模型相較于其他模型更優。

3.3、隨機森林因子重要性計算與分析

隨機森林被確認為最優模型，特征重要性分析突出運動員身高、體重及訓練強度為傷害預測最關鍵因素，影響權重均超0.235（圖3）。該結果強調了訓練強度的重要性，并揭示了身高、體重的顯著效應及其與訓練強度組合形成的高風險場景。模型憑借捕捉非線性和交互效應的能力，提供了更深層的分析見解。

原始分析指出，身高和體重對訓練強度的影響各半，約50%（圖4）。但加入身高—體重交叉項后，二者重要性分別調整為39.8%和30.1%，交叉項重要性達30.1%，顯示二者的交互效應對訓練強度有重要影響，并促使特征重要性分配更加均衡。

3.4、隨機森林模型的優點和優化

隨機森林模型展現卓越預測效能，特別是在精確率、召回率、F1 Score及AUC方面，擅長處理類別預測，雖訓練耗時8.812s，但仍高效適應大數據。作為集成學習模型，它憑借多決策樹集成強化了穩定性和抗噪聲、過擬合能力。相比黑箱模型，隨機森林結構明晰，易于理解與解讀，通過決策樹和特征重要性揭示預測邏輯。

本研究在控制變量環境下，優化隨機森林超參數與特征選擇，全量特征納入。初始參數設為：樹100棵、最大深度5、最小分割數2。通過逐步調整樹數（100-1000）、最大深度（5-30）、最小分割數（2-10），最終確定最佳配置為：樹200棵、深度10、分割數4。此優化使模型性能大幅提升，精確率0.939、召回率0.910、F1 Score 0.919，驗證了優化策略的有效性與實用性。

4、研究結果及討論

4.1、研究結果及優勢

本研究運用單變量及偏相關分析，確立訓練強度為傷害風險主要影響因子。通過機器學習，尤其是隨機森林模型的優化，不僅強化了訓練強度的關鍵作用，還辨識出身高、體重的顯著性。模型優化后，預測性能最優。結合精細數據分析與算法，確保模型既貼近現實又具普適性，有效指導損傷防治，并為后續研究奠定數據與方向基礎，推動領域深入前行。

4.2、研究對當下體育運動和運動損傷領域的現實意義

本研究優化的隨機森林模型成為運動損傷預測的有效工具，助力運動員健康管理。教練和醫療團隊借此能監控健康，根據身高、體重、訓練強度等關鍵因素的變化預警傷害風險，實施個性化訓練策略以預防和減輕傷痛。通過統計分析強調訓練強度的關鍵角色，促進訓練計劃個性化調整，確保與運動員狀態相符，實現理論到實踐的轉化，為運動損傷預防提供科學數據支撐。

4.3、研究的未來實際應用

本研究專注于運動員損傷預測，利用機器學習減少運動傷害，推廣至多領域：醫療健康早期疾病干預、工業安全工傷預防、交通風險管理，及應對老齡化社會、個性化分析老年人生活習慣與醫療記錄、預測健康風險、指導健康管理。此模型跨界應用廣泛，不僅革新運動安全，亦為公共健康、工業與交通等領域提供安全與健康管理的新工具，展現跨學科技術的巨大潛力和社會價值。

4.4、討論及總結

本研究分析運動員損傷的個體因素，如生物屬性、訓練管理及健康史，確認訓練強度為首要影響。通過比較七種機器學習模型并十折交叉驗證，證明隨機森林因高預測性能適合損傷預測。研究雖側重個體因素，但也認識到環境因素的作用，提示未來模型需綜合考量。建議模型融合以提高預測效率，并強調隨機森林在醫療、工業安全及交通等領域的廣泛應用潛力。此研究不僅創建了運動損傷預測模型，還推動了其在多個領域的應用探索，為運動損傷的預防和治療提供科學指導，并具有重要的科研價值與實踐意義。

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作者簡介：毛頓開（2002-），男，漢族，江蘇蘇州人，本科，研究方向：體育與大數據的交叉融合。