基于机器学习的网球最佳回球落点决策模型

以网球运动中多拍相持回合的战术分析指导为目标,将网球落点按照区域分布情况进行量化抽象,采集了2022年美网冠军卡洛斯·阿尔卡拉斯7场对局1808盘对局数据,提供了小尺度的自动化网球战术辅助的系统框架,并分别应用支持向量机、神经网络、随机森林等机器学习的训练模型构建多拍相持下的最佳回球落点决策模型。结果表明,随机森林方法的建模效果最佳,选取拍数为5拍时回球落点精度达到76.66%。基于机器学习的网球战术智能量化分析有利于为提高网球运动员技战术水平提供数据与技术支撑。