基于机器学习的运动损伤风险预测模型构建与比较

摘要：随着人们对竞技体育关注度的提升，运动员健康成为管理焦点。本研究应用机器学习预测运动员受伤风险，优化健康管理。基于1000样本数据，分析六大特征，通过统计方法确认训练强度为核心因素。对比七种机器学习模型，采用十折交叉验证，衡量多种性能指标，证实随机森林模型预测准确度最高。本研究不仅建立了损伤预测模型，还深入分析其效能与潜在改进空间，为模型跨领域应用奠定科学基础，对预防运动损伤具有重要理论与实践意义。

关键词：机器学习 数据分析 模型预测 运动损伤因素

中图分类号：G804 文献标识码：A 文章编号：1006-8902-（2024）-19-107-3-TBB

引言

在现代体育界，运动员健康至关重要，关乎着运动员的比赛成绩及职业寿命。体育运动的高强度和风险性导致频繁伤病，影响训练与竞赛。2021东京奥运会见证了11315名运动员的竞技，其中1035人在赛事中受伤，438人染病。尤其是拳击、小轮车竞速、自由式小轮车、滑板、空手道项目受伤率高达19%-27%，凸显高危性质。但得益于损伤预测和康复技术进展，伤病发生率已大幅降低。

面对运动损伤的普遍挑战，有效管理和预防成为体育领域的优先任务。机器学习与数据科学的融合为伤病风险预测带来新曙光，为解决这一难题提供新途径。本文核心在于分析运动员受伤关键因素，并介绍如何应用机器学习建立模型，科学预测伤病风险，旨在保护运动员健康，确保其竞技生涯的长久成功。

1、文献综述

现代体育竞技高度依赖运动员健康，高强度训练易致伤病，影响运动员表现与职业生涯。有效管理和预防伤病成为必须。张家骁在研究中指出，大数据能提升运动健康领域的效率。现今，借助机器学习与数据科学发展，运动健康领域正利用这些技术预测伤病风险，为减少伤害开拓新途径。

运动员受伤因素复杂多样，涵盖技术失误、过度训练、生理条件及个人属性等。研究揭示，不当技术、肌肉疲劳（疲劳性损伤）、营养不足等均为常见致伤原因。特定群体中，刘同为等人在《武术套路优秀运动员的身体形态特征》中利用测试指标、派生指标等来判断运动员是否受韧带病、关节脱位等疾病折磨。如足球运动员易遭遇拉伤、关节脱位等问题；田径选手则常受踝关节、大腿后肌群及腰背伤害。FMS功能性动作筛选等方法被用于识别致伤动作，而体操研究强调了教练的专业认知对制定合理训练计划、防止伤害的重要性。

机器学习作为AI分支，利用数据洞察模式，自动决策与预测，极大推动运动损伤预测预防。研究广泛应用决策树、随机森林等模型精确诊断伤病风险。李欣海等指出随机森林因分类回归能力强、能评估变量重要性，成为减少预测误差的首选。赵金超等强调，其通过多决策树集成，增强分类效率，提升模型性能。技术进步与数据增长促使AI在运动健康领域发挥更关键作用，深化健康理解，揭示伤病规律，支持个性化训练策略，引领科学高效训练新趋势。近年来，大数据与机器学习融合加速了医疗数据在体育和康复领域的应用。运动损伤与疾病预测技术逻辑相通，模型互转潜力大。如岳海涛等用XGBoost建冠心病预测模型，并借数据平衡技术增强模型。因运动损伤原因复杂且数据类型多样，非线性问题突出，促使研究采用神经网络等AI解法。周支瑞等提出的四阶段模型构建流程（问题定义、特征选择、模型建构、效果测评），旨在优化特征选取，改善运动损伤预测中机器学习应用的复杂性。

现有研究局限性在于针对特定运动，损伤预测模型通用性不足。本研究旨在揭示普遍性损伤规律，结合运动员生物特征与训练模式，开发广适性预测模型，旨在通过简化应用范围和扩大大数据技术应用，提升多领域运动员的健康管理水平。

2、数据与经典统计计量方法

2.1、数据集概览：来源、规模与预处理方法

Kaggle来源的“injury_data.csv”数据集含1000条记录，涵盖7个关键特征（年龄、体重、身高、过往伤病等），目标是预测运动员受伤概率。数据全面，整合生物、训练及历史健康信息（表1），为建模提供坚实基础，便于个性化监控与策略调整。预处理涉及均值填补缺失值及数据标准化（均值0，方差1），保障分析精确高效。

2.2、相关性分析

t检验分析显示，仅训练强度在不同受伤可能性组间有显著差异，依据是得到的p值小于0.05（表2）。偏相关分析进一步排除其他变量干扰，确认训练强度与受伤可能性间的显著线性关联，呈现于表3，其中包含各特征的偏相关系数及95%置信区间，强调训练强度的独立重要性。

基于上述相关性分析，初步断定训练强度是与受伤可能性最相关的因素。

3、机器学习模型建立与评价

3.1、机器学习模型建立

预处理后，依据探索性分析选定特征，初始化7种模型（逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、SVM、Bagging、KNN）并设定配置：1000样本、6特征、随机种子42以确保复现性。采用十折交叉验证，数据分十份轮流作为测试与训练集，全面评估模型性能，详情参考图1流程图。

3.2、评价指标与模型对比

（1）评价指标。

评估七个模型性能时，采用十折交叉验证并记录精确率、召回率、F1 Score及训练时间（表4）。鉴于数据集含1000样本、6个特征变量及固定的随机种子42，规模适中，十折交叉验证策略尤为适合，既能有效缓解过拟合风险，又提升了模型泛化能力。

具体实施中，数据集被随机均匀分为十份，确保各份间保持原数据特性。每轮验证选取一份作测试集，其余九份联合构成训练集，以此训练模型并测试，完成一轮性能评估。历经十轮迭代，平均各轮结果即得模型整体性能指标，并通过ROC曲线直观反馈模型性能（图2）。

（2）模型对比。

逻辑回归快速（0.146s），AUC佳（0.932），但精确度、召回率及F1分数稍低。决策树训练迅速（0.322s）但易过拟合。XGBoost与SVM性能强，但训练耗时多（0.918s和0.434s）。Bagging平衡了各项指标（精度、召回、F1：0.9828、0.893、0.909；时间：2.348s），唯抗噪及防过拟合能力一般。KNN不适大规模数据，对异常值敏感。

图1中，XGBoost的ROC曲线位居顶点，显著优于随机猜测，性能最优。随机森林紧随其后，亦表现出色。逻辑回归、支持向量机、Bagging及决策树虽优于随机水平，但整体次于前两者。KNN表现最末，仅微高于随机线。综合来看，XGBoost与随机森林表现卓越，KNN和决策树相对较弱，其余三者表现中等。

（3）最优模型选择。

通过实验和数据对比，随机森林和XGBoost表现较好，最后随机森林在精确率、召回率、F1 Score和AUC面积上都表现得相当不错，且训练时间相对较短，比XGBoost略好，虽然XGBoost的ROC曲线略高于随机森林，但是综合选择随机森林模型作为预测模型相较于其他模型更优。

3.3、随机森林因子重要性计算与分析

随机森林被确认为最优模型，特征重要性分析突出运动员身高、体重及训练强度为伤害预测最关键因素，影响权重均超0.235（图3）。该结果强调了训练强度的重要性，并揭示了身高、体重的显著效应及其与训练强度组合形成的高风险场景。模型凭借捕捉非线性和交互效应的能力，提供了更深层的分析见解。

原始分析指出，身高和体重对训练强度的影响各半，约50%（图4）。但加入身高—体重交叉项后，二者重要性分别调整为39.8%和30.1%，交叉项重要性达30.1%，显示二者的交互效应对训练强度有重要影响，并促使特征重要性分配更加均衡。

3.4、随机森林模型的优点和优化

随机森林模型展现卓越预测效能，特别是在精确率、召回率、F1 Score及AUC方面，擅长处理类别预测，虽训练耗时8.812s，但仍高效适应大数据。作为集成学习模型，它凭借多决策树集成强化了稳定性和抗噪声、过拟合能力。相比黑箱模型，随机森林结构明晰，易于理解与解读，通过决策树和特征重要性揭示预测逻辑。

本研究在控制变量环境下，优化随机森林超参数与特征选择，全量特征纳入。初始参数设为：树100棵、最大深度5、最小分割数2。通过逐步调整树数（100-1000）、最大深度（5-30）、最小分割数（2-10），最终确定最佳配置为：树200棵、深度10、分割数4。此优化使模型性能大幅提升，精确率0.939、召回率0.910、F1 Score 0.919，验证了优化策略的有效性与实用性。

4、研究结果及讨论

4.1、研究结果及优势

本研究运用单变量及偏相关分析，确立训练强度为伤害风险主要影响因子。通过机器学习，尤其是随机森林模型的优化，不仅强化了训练强度的关键作用，还辨识出身高、体重的显著性。模型优化后，预测性能最优。结合精细数据分析与算法，确保模型既贴近现实又具普适性，有效指导损伤防治，并为后续研究奠定数据与方向基础，推动领域深入前行。

4.2、研究对当下体育运动和运动损伤领域的现实意义

本研究优化的随机森林模型成为运动损伤预测的有效工具，助力运动员健康管理。教练和医疗团队借此能监控健康，根据身高、体重、训练强度等关键因素的变化预警伤害风险，实施个性化训练策略以预防和减轻伤痛。通过统计分析强调训练强度的关键角色，促进训练计划个性化调整，确保与运动员状态相符，实现理论到实践的转化，为运动损伤预防提供科学数据支撑。

4.3、研究的未来实际应用

本研究专注于运动员损伤预测，利用机器学习减少运动伤害，推广至多领域：医疗健康早期疾病干预、工业安全工伤预防、交通风险管理，及应对老龄化社会、个性化分析老年人生活习惯与医疗记录、预测健康风险、指导健康管理。此模型跨界应用广泛，不仅革新运动安全，亦为公共健康、工业与交通等领域提供安全与健康管理的新工具，展现跨学科技术的巨大潜力和社会价值。

4.4、讨论及总结

本研究分析运动员损伤的个体因素，如生物属性、训练管理及健康史，确认训练强度为首要影响。通过比较七种机器学习模型并十折交叉验证，证明随机森林因高预测性能适合损伤预测。研究虽侧重个体因素，但也认识到环境因素的作用，提示未来模型需综合考量。建议模型融合以提高预测效率，并强调随机森林在医疗、工业安全及交通等领域的广泛应用潜力。此研究不仅创建了运动损伤预测模型，还推动了其在多个领域的应用探索，为运动损伤的预防和治疗提供科学指导，并具有重要的科研价值与实践意义。

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作者简介：毛顿开（2002-），男，汉族，江苏苏州人，本科，研究方向：体育与大数据的交叉融合。