2024年美赛C题：网球运动中的动量 Momentum in Tennis 思路模型代码解析

2024年美赛C题：网球运动中的动量 Momentum in Tennis

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问题翻译

在2023年温布尔登绅士单打决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来在温布尔登的首次失利，也结束了这位大满贯历史上伟大球员之一的非凡连胜纪录。

这场比赛本身是一场引人注目的战斗。德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为他在第一盘中以6-1的比分（赢得了7场中的6场）占据主导地位。然而，第二盘却紧张异常，最终由阿尔卡拉斯在抢七局中以7-6获胜。第三盘与第一盘相反，阿尔卡拉斯轻松获胜6-1。年轻的西班牙人在第四盘开始时似乎完全掌控局势，但比赛再次改变，德约科维奇完全掌控比赛，以6-3获胜。第五盘也是最后一盘，德约科维奇从第四盘带来优势，但比赛再次改变方向，阿尔卡拉斯掌控局势并获胜6-4。这场比赛的数据在提供的数据集“2023-wimbledon-1701”的“match_id”中。你可以通过使用“set_no”列等于1来查看德约科维奇占据优势时的第一盘的所有得分。这似乎经常被归因于“动量”的优势。
动量的一个词典定义是“通过运动或一系列事件获得的力量或能量”。在体育中，一个团队或球员可能会感到他们在比赛/局中有动量或“力量/能量”，但很难测量这种现象。此外，很难直观地了解比赛中的各种事件如何影响动量的创建或改变，如果存在的话。
为每一场2023年温网男子比赛的每个点提供了数据。你可以选择在适当的情况下包括额外的球员信息或其他数据，但必须完全记录来源。使用数据来解决以下问题：

• 开发一个捕捉比赛进行时的模型，并将其应用于一场或多场比赛。你的模型应该能够识别在比赛的特定时间哪个球员表现得更好，以及他们的表现优势有多大。基于你的模型提供一个可视化以描绘比赛的流程。注意：在网球中，发球方赢得点/局的概率要高得多。你可能希望以某种方式将这一点纳入你的模型中。
• 一位网球教练对“动量”在比赛中是否起作用表示怀疑。相反，他假设球员比赛中的战局变化和成功的连续发生是随机的。使用你的模型/度量来评估这一说法。
• 教练们想知道是否有可以帮助确定比赛流程何时从一个球员转变为另一个球员的指标。
  • 利用至少一场比赛提供的数据，开发一个预测比赛中这些变化的模型。哪些因素似乎最相关（如果有的话）？
  • 鉴于过去比赛中“动量”变化的差异，你如何建议一位球员在对阵不同球员的新比赛中？
• 在其他一些比赛上测试你开发的模型。你对比赛中变化的预测有多准确？如果模型在某些时候表现不佳，你能否确定未来模型中可能需要包含的因素？你的模型对于其他比赛（如女子比赛）、锦标赛、球场类型和其他体育项目（如乒乓球）有多通用？
• 生成一份报告，不超过25页，包含你的研究结果，并附上一份总结结果的一到两页备忘录，向教练们提供建议，说明“动量”的作用以及如何准备球员应对影响比赛流程的事件。

思路解析

网球规则和竞赛规则的了解

• 深入了解规则：
  • 理解网球的比赛规则和裁判判罚规则，包括扣分点、得分点、关键点比赛等。
  • 了解不同场地和比赛类型（草地、硬地、红土等）对比赛的影响，以便更好地处理数据。

问题一：动态网球比赛中球员表现模型及流程可视化

（1）数据准备与探索

• 导入并理解提供的网球比赛数据
• 检查数据质量，处理缺失值，转换数据类型。
• 对数据进行标准化或归一化，以便不同特征具有可比性。
• 确保清楚了解网球比赛规则，特别是得分、局数、发球方等方面的规则，包括：网球的比赛规则和裁判判罚规则，包括扣分点、得分点、关键点比赛等，了解不同场地和比赛类型（草地、硬地、红土等）对比赛的影响，以便更好地处理数据。

（2）特征工程

• 可以构建新的特征，如得分/失分比例、发球得分率、比赛阶段（发球局、关键局）、比赛时间、球员个人数据（击球速度、双误次数等），以更好地反映比赛局势。
• 根据问题的要求，识别并选择关键特征，例如比赛得分、局数、发球方等。
• 考虑将文本数据（如“发球方”的优势）转换为数值形式。
• 可以为发球方赢得点/局的概率创建新特征。

（3）周期性模式探索：

• 探索不同得分/失分周期之间的关联性，如是否存在“热手效应”或“失误链条”。
• 分析关键局、发球局等比赛阶段的得失分情况，以确定比赛局势的转折点。

（4）选择数学模型：

• 由于问题涉及到分析比赛中的动态变化，可以考虑使用时间序列模型、状态空间模型或者机器学习模型。以下是一些比较推荐的模型：

1. 随机森林（Random Forest）：
   • 随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的组合来提高模型性能。对于动态变化的问题，集成学习可以更好地捕捉多个因素对结果的影响。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 数据准备与特征工程步骤...

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data[features], data[target], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier()

# 训练模型
rf_model.fit(train_data, train_labels)

# 预测测试集
rf_predictions = rf_model.predict(test_data)

# 评估模型性能
rf_accuracy = accuracy_score(test_labels, rf_predictions)
rf_report = classification_report(test_labels, rf_predictions)

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2. 时间序列模型：
   • 时间序列模型适用于具有时间维度的数据，可以考虑使用ARIMA（自回归综合移动平均）模型或者更复杂的LSTM（长短时记忆网络）等模型来捕捉时间相关性。
3. 神经网络：
   • 深度学习模型，如多层感知器（MLP）或卷积神经网络（CNN），可以用于学习比赛中复杂的非线性关系。神经网络对于处理大量数据和复杂模式非常有效。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 数据准备与特征工程步骤...

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[features])

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(scaled_data, data[target], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建多层感知器（MLP）神经网络模型
nn_model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500)

# 训练模型
nn_model.fit(train_data, train_labels)

# 预测测试集
nn_predictions = nn_model.predict(test_data)

# 评估模型性能
nn_accuracy = accuracy_score(test_labels, nn_predictions)
nn_report = classification_report(test_labels, nn_predictions)
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4. 概率图模型：
   • 贝叶斯网络等概率图模型可以用于建模多个变量之间的概率关系，适用于动态变化且概率关系复杂的情况。
5. 强化学习模型：
   • 强化学习模型可以在每个时间步上做出决策，并通过学习奖励信号来优化决策。适用于需要持续优化的情境。
6. 支持向量机（SVM）：
   • 支持向量机在处理复杂的非线性关系时表现良好。可以通过核函数适应不同的模式。

**（5）**建模过程：

• 将数据划分为训练集和测试集。
• 选择并训练模型，调整参数以提高性能。
• 使用测试集评估模型的性能。

（6）可视化比赛流程：

• 利用模型输出，创建可视化图表，展示比赛中的动态变化。
• 可以使用折线图、曲线图等形式来呈现球员表现的优势变化。

（7）模型评估与调整：

• 评估模型的准确性、召回率等指标。
• 根据需要进行模型的调整和改进。

（8）结论与建议：

• 根据模型的结果，形成对球员表现的理解。
• 提出建议，例如在比赛中哪些时刻可以预测表现优势变化，以及如何在比赛中应对这些变化。

问题二：评估“动量”在比赛中的作用

（1）数据理解与准备：

• 通过仔细阅读提供的数据集文档（Wimbledon_featured_matches.csv和data_dictionary.csv）来理解数据的含义。
• 使用数据字典了解数据集中的各列（特征）的含义，以及它们如何与比赛中的战局变化和成功相关。

（2）探索性数据分析（EDA）：

• 使用统计和可视化方法，对比赛数据进行探索，了解比赛的特征和趋势。
• 着重关注比赛中战局变化、得分情况、关键事件等。

（3）特征工程：

• 根据数据理解和EDA的结果，选择并创建用于建模的特征。这可能包括比赛阶段、球员排名、发球局次数、过去比赛表现等。

（4）建立随机性模型：

• 使用马尔可夫链或其他适当的随机过程模型来模拟比赛中的状态转移。
• 考虑不同特征对于状态转移概率的影响，以及这些概率如何随时间变化。

（5）建立动量模型：

• 使用时间序列模型（例如ARIMA）或者强化学习模型（例如Q-learning）来捕捉比赛中的动量。
• 考虑在模型中引入发球方的优势，以更好地解释得分情况。

（6）模型评估：

• 利用训练集和测试集来评估随机性模型和动量模型的性能。
• 使用合适的评估指标，如准确度、F1分数等，比较两种模型的效果。

（7）可视化结果：

• 利用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）创建图表，直观地展示比赛中的战局变化趋势和模型的预测效果。
• 可以考虑制作时间序列图、状态转移图等。

（8）模型解释与结论：

• 解释模型的结果，说明模型对于捕捉比赛中的随机性或动量的能力。
• 根据模型结果得出结论，判断教练的观点是否合理。

本题可选择的推荐模型如下：
1、马尔可夫链模型：

• 使用马尔可夫链来建模比赛中的状态转移，其中状态表示比赛中的不同阶段或情况。
• 每个状态之间的转移概率可以通过训练数据来估计。

import numpy as np
from hmmlearn import hmm

# 创建马尔可夫链模型
model = hmm.MultinomialHMM(n_components=num_states, n_iter=100)

# 使用训练数据训练模型
model.fit(train_data)

# 预测比赛中的状态转移
predicted_states = model.predict(test_data)
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2、时序模型（ARIMA）：

• 使用时间序列模型，如ARIMA（自回归综合移动平均模型），来捕捉比赛中的趋势和周期性变化。
• 这可以帮助判断是否存在非随机的战局变化。

import statsmodels.api as sm

# 创建ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(time_series_data, order=(p, d, q))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 获取模型预测
predicted_values = results.predict(start=start_date, end=end_date, dynamic=False)
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3、贝叶斯模型：

• 使用贝叶斯方法建模，通过考虑先验知识和后验分布来评估观点。
• 可以使用PyMC3等库进行贝叶斯建模。

import pymc3 as pm

# 创建贝叶斯模型
with pm.Model() as model:
    # 定义先验分布
    # ...

    # 定义模型结构
    # ...

    # 拟合模型
    trace = pm.sample(draws=1000, tune=500, cores=1)

# 获取后验分布
posterior_samples = trace['parameter_of_interest']
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问题三：比赛变局预测与关联因素模型

（1）数据预处理：

• 读取并理解提供的比赛数据，包括球员表现、比分、比赛阶段等信息。
• 检查数据的缺失值、异常值等情况。
• 根据问题需求选择合适的比赛数据，确保数据质量。

（2）问题理解与定义：

• 确定“变局”是指什么，例如一个球员连续获得多个局、某个球员领先等情况。
• 定义模型目标，例如预测比赛中何时可能发生变局。

（3）特征工程：

• 从比赛数据中提取有意义的特征，例如球员历史表现、比分差异、发球局数等。
• 创建时间序列特征，考虑滑动窗口等方法。

（4）模型选择：

• 考虑使用机器学习模型，如决策树、随机森林、梯度提升树等。
• 或者使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）来捕捉时间序列信息。

（5）模型训练：

• 划分数据集为训练集和验证集。
• 选择并训练模型，调整超参数以提高性能。
• 使用交叉验证确保模型泛化效果好。

（5）模型评估：

• 在验证集上评估模型性能，使用准确度、精确度、召回率等指标。
• 考虑绘制学习曲线、混淆矩阵等来深入分析模型性能。

（6）变局预测：

• 使用训练好的模型预测新比赛中的变局。
• 可以考虑使用滑动窗口实时更新模型。

（7）提出建议：

• 基于过去比赛中“动量”变化的差异，为球员提供建议。
• 可以根据模型输出的预测情况为球员提供战术建议。

（8）模型泛化：

• 测试模型在其他比赛、不同场地、不同性别比赛的泛化能力。
• 考虑模型的局限性，是否需要更多数据或调整特征。

我们可以考虑使用时间序列分析、机器学习或深度学习等不同的模型：
1、时间序列分析：ARIMA 模型

• ARIMA（差分整合移动平均自回归）模型是一种适用于时间序列数据的经典模型。
• 代码示例：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
results = model.fit()
predictions = results.predict(start=start_date, end=end_date, dynamic=False)
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2、机器学习：决策树模型

• 决策树可以用于分类问题，判断在比赛中哪个球员表现更好。
• 代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
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3、深度学习：循环神经网络（RNN）

• RNN 可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。
• 代码示例（使用 TensorFlow）：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(units=64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])),
    tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_va
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问题四：模型泛化性能和适用性评估及优化

• 采用交叉验证、调参技术等方法对模型进行验证，确保模型的泛化能力和稳健性。
• 进行敏感性分析，检验模型对不同参数、数据集和特征选择的影响，确定模型的可靠性

（1）模型泛化性能评估：

• 使用其他比赛数据集进行模型测试，评估模型在不同比赛上的预测准确性。
• 代码示例：

# 使用测试数据集进行模型评估
test_predictions = model.predict(X_test)
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（2）模型优化：

• 如果模型在某些情况下表现不佳，可以通过调整超参数、添加新特征或选择更复杂的模型进行优化。
• 代码示例：

# 模型调优示例
tuned_model = tune_model(original_model, hyperparameters)
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（3）因素分析：

• 通过分析模型在不同条件下的性能差异，确定未来可能需要包含的因素。
• 代码示例：

# 因素分析
analyze_factors(model, different_conditions_data)
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（4）模型通用性评估：

• 使用不同类型的比赛数据，如女子比赛、不同锦标赛、不同球场类型以及其他体育项目数据，评估模型的通用性。
• 代码示例：

# 模型通用性评估
evaluate_generalization(model, new_data)
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问题五：动量在网球比赛中的影响及建议报告

• 撰写一到两页的备忘录，向教练们提供简明扼要的建议，解释动量的作用以及如何为球员准备应对比赛流程的事件。
• 汇总你在前面问题中开发的模型和进行的实验的结果，可以使用图表、表格等形式清晰展示研究结果，包括模型性能、影响因素、优化过程等。
• 提供基于研究结果的建议，包括如何利用模型判断比赛中的优势、理解动量对比赛的影响、以及为球员制定应对策略。
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