用于评估足球运动员价值的机器学习建模

在大多数体育项目尤其是足球中，多数教练与分析人员借助符号分析寻找关键绩效指标。该方法基于视频片段与进球数数值记录的事件统计摘要。遗憾的是，由于技术持续演进式进步，使得通过机器学习（ML）分析更复杂的过程变量变得简便，此方法现已过时。机器学习作为人工智能（AI）的一种形式，利用算法检测有意义模式并基于位置数据定义结构。本研究探讨一种评估现役足球运动员价值的新方法，其基于建立机器学习模型以探究球员各项特征、球员薪资与球员市场价值之间的关系。本项目所用足球运动员数据来自若干足球网站。球员薪资数据将作为评估球员价值的代理变量，其他特征将用于建立并训练ML模型以预测球员的合适薪资。研究动机在于探索足球运动员不同特征与薪资之间的关系——各特征如何影响薪资，或哪些是影响薪资的最重要的特征？尽管许多标准可反映足球运动员价值，薪资是最直观且关键的指数之一，故本研究以球员薪资作为代理评估其价值。此外，球员诸多特征可影响足球员估值，但球员价值主要由三类因素决定：基本特征、场上表现与俱乐部成就。