2024美赛C题网球运动势头Momentum in Tennis

本文主要是介绍2024美赛C题网球运动势头Momentum in Tennis，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 赛题下载地址
  https://www.immchallenge.org/mcm/index.html
  比赛期间建议多关注一下官网，试题有可能性调整，调整后第一时间会在官网发布，还有模板可以下载
  

• 选题建议
  个人认为试题难度排序：E<B=C=F<A=D
  计算机背景的伙伴大概率会选C题，恰好有时间就简单分析了下C题

• 工具推荐
  论文检索工具：谷歌学术、dplp、sci-hub
  国内的镜像网站数据搜集整理：比如kaggle、百度飞桨、天池等数据竞赛中也有大量数据集
  写作工具：chatgpt等（谨慎使用）
  翻译工具：deepl + chatgpt
  流程图制作：visio、processon

• C题：Momentum in Tennis（网球的动量）

这道题属于大数据、数据分析类题目。需要一定的建模能力，和其他赛事赛题类型类似。

本赛题需要探讨一个网球比赛过程中动量变化的模型，并通过该模型对比赛结果进行预测。

背景中提到，在2023年温布尔登男单决赛中，发生了一场颇为激烈的对决，其中20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉兹击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。尽管在开场阶段德约科维奇占据了上风，但随着比赛的进行，阿尔卡拉兹逐渐扭转了局面，最终以6-4获胜。

针对动量的影响，部分教练和球员持有怀疑态度，他们认为比赛的胜负更多地取决于球员的表现而非动量的变化。因此，本题需要利用数据与数学建模来校验这一观点，并从中得出可供参考的结论。

• 这类问题的一般思路

1. 数据收集：首先，需要收集相关运动数据，例如比赛中的得分、时间、球员统计等。可以通过传感器、记录表或者其他数据采集方法获取数据。

2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填充缺失值、标准化数据等。确保数据的质量和一致性。

3. 特征选择和提取：根据问题的需求，选择适当的特征来描述运动过程。可以使用统计方法、特征工程或领域知识来选取最具有代表性的特征。

4. 建立数学模型：基于选定的特征和问题的背景知识，建立数学模型来描述和预测运动数据的变化。常见的模型包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络等。

5. 模型训练和评估：使用已经清洗和预处理的数据集，将数据划分为训练集和测试集。利用训练集对模型进行训练，并使用测试集评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

6. 模型优化和调参：根据模型在训练集和测试集上的表现，进行模型优化和参数调节。可以使用交叉验证、网格搜索等技术来找到最佳的模型参数组合。

7. 预测和解释：利用训练好的模型对新的运动数据进行预测。通过观察模型输出结果，并结合领域知识，解释模型的预测结果。这可以帮助分析运动趋势、制定战术策略或者作出决策。

• 题目和问题

题目：

在2023年温布尔顿网球公开赛男子单打决赛中，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年以来在温布尔顿的首次失利，结束了这位网球史上最伟大球员之一在大满贯赛事中的非凡成就。比赛本身是一场激烈的战斗。德约科维奇在第一盘以6-1轻松占据上风，但第二盘却紧张不已，最终阿尔卡拉斯以7-6（抢七胜）赢得胜利。第三盘阿尔卡拉斯以6-1轻松取胜，第四盘虽然一开始阿尔卡拉斯似乎完全掌控比赛，但德约科维奇又完全控制了局面，以6-3赢得该盘。最终阿尔卡拉斯在第五盘以6-4获胜。这场比赛的数据包含在提供的数据集中，使用“match_id”为“2023-wimbledon-1701”来查看。这场比赛的惊人转折，有时是许多分数甚至是局数的变化，通常被归因于“势头”。势头在体育中被定义为一连串事件或运动获得的力量或强度，但很难衡量这种现象，也不容易明确比赛中的各种事件如何创造或改变势头

问题一：开发一个模型，捕捉比赛中分数变化的流程，并将其应用于一场或多场比赛。模型应能识别在比赛特定时刻哪位球员表现更佳及表现的优势程度。提供一种基于模型的可视化方法来展示比赛流程。值得注意的是，在网球比赛中，发球方赢得分数/局的概率较高，这一点可以在模型中得到体现。

1. 数据收集和预处理：收集比赛中的分数变化数据，并根据提供的数据集进行预处理。确保数据的准确性和一致性，例如去除异常值、填充缺失值。

2. 特征工程：从收集到的数据中提取特征，包括当前分数、局数、发球方等信息。还可以考虑引入其他相关特征，如球员排名、历史战绩等。

3. 建立数学模型：基于选定的特征，建立分类模型来识别比赛中哪位球员表现更佳及表现的优势程度。可以使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。模型的输出可以是一个分数差异的评估指标，以表示某一时刻球员的优势程度。

4. 模型训练和评估：将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练，并使用测试集评估模型的性能。可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的表现。

5. 可视化展示：基于建立的模型，可以采用可视化方法来展示比赛流程和球员表现。一种方法是绘制分数变化曲线，横坐标表示比赛时间或局数，纵坐标表示分数。在曲线上标注谁是发球方，并根据模型输出的评估指标，使用不同的颜色或标记显示球员的优势程度。

需要注意的是，在网球比赛中，发球方赢得分数/局的概率较高，这一点可以在特征工程阶段考虑到，例如引入发球方作为一个特征，或者将发球方的优势转化为一个权重因子来影响模型的预测结果。

问题二：网球教练对“势头”在比赛中的作用表示怀疑，认为比赛中的转折和某一球员的连胜是随机的。使用你的模型/指标来评估这一说法。

1. 基于模型的分析：利用之前建立的模型，根据比赛数据和特征，计算每个时间点或局数的球员优势程度。这样可以得到一个关于比赛流程中势头变化的定量描述。

2. 可视化展示：利用模型输出的结果，绘制分数变化曲线或其他可视化图表。通过观察曲线的走势和模型评估指标的变化，可以直观地展示比赛中势头的存在与否。

3. 统计分析：使用统计方法对比赛数据进行分析，例如计算不同时间段或局数内球员连胜的频率。可以将实际观察到的连胜情况与模型预测的优势程度进行对比，以验证势头在比赛中是否具有统计显著性。

4. 对比随机模型：为了评估势头的非随机性，可以构建一个基于随机分配胜负的模型。例如，随机选择发球方获胜的概率，并生成多场比赛结果。将这个随机模型的结果与实际比赛数据进行对比，分析两者之间的差异。

5. 假设检验：可以使用假设检验方法来评估势头的非随机性。根据比赛结果，假设势头是随机的，然后计算实际观察到的势头变化与随机模型之间的差异是否显著。

通过以上步骤，可以利用建立的模型和指标对网球教练的怀疑进行评估。如果模型和分析显示出势头在比赛中有统计显著性，并且与随机模型存在明显的差异，则可以推断势头在比赛中起着一定的作用，而不仅仅是随机事件的结果。

问题三：教练希望了解是否存在指标，能帮助预测比赛流程何时会从偏向一位球员转变为偏向另一位。利用至少一场比赛的数据，开发一个模型来预测比赛中的这些转折。哪些因素似乎最相关？

感觉可以使用基于时间序列的预测和相关性分析来入手

问题四：考虑到过去比赛中“势头”的变化，你如何建议球员准备与不同对手的新比赛？在一场或多场其他比赛上测试你开发的模型。模型预测比赛中转折的准确性如何？如果模型某些时候表现不佳，你能识别出未来模型中可能需要包含的任何因素吗？你的模型对其他比赛（如女子比赛）、不同类型的锦标赛、不同的场地表面以及其他运动（如乒乓球）有多大的普适性？

思路之一是引入特征工程。

问题五：：撰写不超过25页的报告，总结你的发现，并包括一到两页的备忘录，为教练总结你的结果，提供关于“势头”的作用以及如何准备球员应对影响比赛流程的事件的建议。

有人看再更新…

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