布拉姆·詹森;马提亚斯·博加特;马蒂杰斯·马顿 预测下一个Pogačar：一种检测年轻专业自行车人才的数据分析方法。 （英文） Zbl 07712042号 安·Oper。物件。 325，编号1，557-588（2023）. 小结：在过去几年里，年轻运动员在职业自行车领域的重要性突飞猛进。然而，这些车手的早期天赋鉴定在很大程度上仍然是一种主观评估。因此，应该安装一个分析系统，根据免费获得的青少年成绩自动检测天才车手。然而，这种系统不能直接从相关领域复制，因为自行车运动和其他运动之间存在着巨大的差异。本文的目的是开发这样一个数据分析系统，该系统利用每个种族的独特特征，从而专注于特征工程、数据质量和可视化。为了便于在没有完整案例的情况下部署预测算法，我们提出了一种使用专家知识的k-最近邻插补算法。总的来说，我们提出的方法与最终的骑手表现密切相关，可以帮助球探瞄准年轻人才。除此之外，我们还介绍了几种模型解释工具，以深入了解当前初学者中哪些专业车手有望表现良好，以及为什么。 引用于1文件 MSC公司： 68泰克 人工智能 62至XX 统计 62卢比 代数和拓扑结构统计 关键词：体育分析学;侦察分析;缺失值插补;预测建模;可解释机器学习 软件：XGBoost公司;VIM公司;形状;老鼠;博鲁塔;插补 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \文本{B.Janssens}等人，Ann.Oper。325号决议，第1号，557--588（2023；Zbl 07712042） 全文： 内政部 参考文献： [1] Andreff，W.（2016）。环法自行车赛：尽管存在竞争失衡和兴奋剂，但仍取得了成功。《职业公路自行车经济学》（第233-255页）。查姆施普林格。 [2] 安塞尔，MH；Lidor，R.，《运动中的人才检测计划：心理测量的可疑使用》，《运动行为杂志》，35，3，239（2012） [3] Baesens，B.，《大数据世界中的分析：数据科学及其应用的基本指南》（2014），威利出版社 [4] Blom，C.（2019）。使用数据分析使体育人才的选拔和培训更加有效（硕士论文） [5] 博加特，M。；Ballings，M。；Van den Poel，D.，《评估不同沟通类型在社交媒体浪漫关系预测中的重要性》，《运营研究年鉴》，263，1，501-527（2018）·Zbl 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