Capturing Momentum: Tennis Match Analysis Using Machine Learning and Time Series Theory

本论文分析了网球比赛势头的动量。由于它的泛化性能，可以帮助构建一个系统，预测体育比赛的结果，并基于技术统计分析球员的表现。我们首先使用隐马尔可夫模型来预测动量，其定义为球员的表现。然后，我们使用Xgboost来证明动量的重要性。最后，我们使用LightGBM评估我们的模型，并使用SHAP特征重要性排名和权重分析找出影响球员表现的关键点。

本论文旨在分析网球比赛的势头，并基于技术统计数据构建一个预测体育比赛结果和分析球员表现的系统。这是否是一个新问题？

论文使用隐马尔可夫模型来预测势头，然后使用Xgboost证明了势头的重要性，并使用LightGBM评估了模型的性能。通过SHAP特征重要性排名和权重分析找到影响球员表现的关键因素。

值得关注的是，论文使用了隐马尔可夫模型来预测势头，这是一个新颖的解决方案。实验使用了不同的机器学习算法，并通过SHAP特征重要性排名和权重分析找到了影响球员表现的关键因素。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如“基于机器学习的体育比赛结果预测”和“使用深度学习技术分析网球比赛”。