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

研究了网球比赛中势头和比赛波动的动力学，通过评估选手表现、量化势头效应、测量比赛波动以及进行元学习，有效地预测比赛结果和提供运动分析和选手训练策略的启示。

May, 2024

本文提出了多种模型，使用赛前个人数据和实时数据对多人电子竞技游戏 Dota 2 中比赛获胜队伍进行预测，其中包括逻辑回归，属性序列模型，以及它们的组合，实验表明，添加赛前和实时的特征信息可以将精度从 58.69% 提高至 71.49% 和 93.73%。

Dec, 2016

使用机器学习技术对电子游戏《英雄联盟》（LoL）比赛结果进行预测的研究，采用未发布的数据作为预测过程的基础，研究结果有助于提高玩家策略和相关博彩行业的效益。

Sep, 2023

通过 FIFA 数据分析，本文针对足球运动员转会费用的主要影响因素，提出了基于 LightGBM 模型的改进方法，采用树形 Parzen 算法进行超参优化，并通过 SHapley Additive exPlanations 算法进行特征筛选。与基线回归模型和梯度提升模型相比，优化后的 LightGBM 模型以 RMSE 为标准的表现约为回归基线模型、GBDT 和 LightGBM 模型的 3.8 倍、1.4 倍和 1.8 倍，具有很好的准确性。该模型提供了运动俱乐部在未来招募球员时所需考虑的属性解释。

Jun, 2022

本文基于长短时记忆网络 (LSTM) 和梯度提升树 (XGB) 对电子病历数据进行特征学习和预测，我们利用 LSTM 对长期依赖进行建模，将这些特征加入到 XGB 模型中，使其获得显著提高的性能。

Jan, 2018

本研究探讨了职业足球历史与博彩业的重要性，并追溯了其从秘密起源到利润丰厚的千万英镑企业的演变。通过 1960 年合法化博彩所引发的转变和 Thorold Charles Reep 在足球数据收集方面的开拓，这两个领域之间的共生关系推动了快速的增长和创新。在过去的六十年中，这两个行业都经历了根本性的转变，数据收集方法从简单的记笔记发展到高清摄像机和人工智能驱动的分析等先进技术。因此，本研究的主要目标是利用机器学习算法预测英超联赛足球比赛结果。通过分析历史数据和研究各种特征的重要性，研究旨在识别最有效的预测模型，并确定影响比赛结果的关键因素。此外，研究旨在利用这些预测结果为博彩公司提供赔率设定的见解，从而强调了运动预测和博彩中明智决策的潜力，为体育分析领域的研究和实际应用开辟了新的途径。

Mar, 2024

本文分析了网球比赛的势头，并且基于技术统计数据构建了一个系统来预测体育比赛结果和分析选手的表现。使用隐马尔可夫模型预测势头，使用 Xgboost 验证其重要性，最后使用 LightGBM 评估模型性能，并利用 SHAP 特征重要性排名和权重分析找出影响选手表现的关键因素。

Apr, 2024

这篇文章针对金融服务公司中的信用风险管理问题，对比了深度学习和梯度增强机在不同特征数据集上的表现，结果发现梯度增强机更为强大、运算速度更快，在大多数情况下是信用评分的最佳解决方案。

May, 2022