机器学习在足球比赛结果预测中已成为一种常见方法，本章讨论了该领域中可用的数据集、模型类型和特征以及评估模型性能的方法。研究发现，目前基于渐变提升树模型（如 CatBoost）和特定于足球比赛的评分（如 pi - 评分）的机器学习模型在只包含进球作为比赛特征的数据集上表现最佳，但需要更详细比较深度学习模型和随机森林在不同类型特征数据集上的性能。此外，可以进一步研究新的评分系统，其中包括球员和团队级别信息，并融合来自时空追踪和事件数据的附加信息。最后，需要提高比赛结果预测模型的可解释性，以使其对团队管理更有用。

Mar, 2024

本文提出了一种创新的方法，利用可解释机器学习模型预测职业足球运动员的市场价值。使用从 FIFA 网站整理的数据集，我们采用集成机器学习方法结合 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 来提供模型预测的详细解释。GBDT 模型在评估模型中表现出最高的平均 R-Squared（0.8780）和最低的平均均方根误差（3,221,632.175），表明其在性能上卓越。我们的分析发现，球控、短传、射门、拦截、带球和抢断等特定技能在技能维度上很重要，而冲刺速度和加速度在健身维度上至关重要，反应在认知维度上占主导地位。我们的结果为市场价值估计提供了更准确、客观和一致的框架，并为球员转会的管理决策提供了有用的见解。

Nov, 2023

本研究提出了一种可从整体绩效与攻守两方面评估团队防守的方法，通过预测球员行为和所有球员和球位置数据来预测更频繁发生的球恢复和被进攻行为，并使用 45 场足球比赛数据检验了相关指数与实际比赛和整个赛季的团队表现之间的关系。与基于罕见事件或进球的现有分类器相比，本研究所提出的分类器可以更好地预测真实事件 (平均 F1 分数> 0.483)，同时与赛季的长期结果也有适度的相关性 (r = 0.397)。

Mar, 2021

本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的综合框架，用于对足球比赛中的在场和离场球员进行可能动作的价值评估，该方法能够连续地评估多个球员的动作，对于团队合作、球员球迷活动等具有重要意义。

May, 2023

提供了一种基于追踪数据、事件数据和比赛录像的足球比赛场景中球队所承受压力的捕捉方法，利用球员压力图作为有效工具可视化和评估球队及个人的压力，同时为教练员和分析师提供数据驱动的战术决策。

Jan, 2024

本研究以 GPS 测量和机器学习为基础，提出了一种基于多维度方法的足球受伤预测方法，并以实际案例说明其准确性和可解释性，为评价和解释职业足球中受伤风险和训练表现之间的复杂关系提供了一组简单实用的规则。

May, 2017

该论文提出了 Vote'n'Rank 框架用于在多任务基准测试中排名系统，并通过该方法在不同领域中比较多个系统的表现，从而得出结论和新的 insights。

Oct, 2022

研究比较了行为分级系统和三种主流分级系统对玩家实际表现的预测能力，并证明了使用行为分级系统进行配对可以实现更好的游戏体验。

Jul, 2022

本文提出了一种利用音频和事件元数据生成足球比赛摘要的方法，在不同的数据集之间进行了泛化处理，并且可以提供不同的选项给最终编辑人员。

May, 2022

介绍了描述足球比赛中个人动作的新语言以及一个考虑动作对比赛结果影响及其上下文的框架，通过聚合足球运动员的动作价值，可以量化他们对球队的进攻和防守贡献，并且通过在欧洲顶级比赛中的侦察和游戏风格表征来展示了如何考虑相关的上下文信息。

Feb, 2018