中考體育成績預(yù)測方法研究

吳春連

（萬達信息股份有限公司，上海 200041）

引言

在《體育總局教育部關(guān)于印發(fā)深化體教融合 促進青少年健康發(fā)展意見的通知》發(fā)布后，各省市積極響應(yīng)政策，同時廣大家長、學(xué)生對加強體育運動的響應(yīng)效果也逐步凸顯，并加強了被納入中考的體育項目的學(xué)習(xí)，以期在中考中獲得良好的表現(xiàn)。本文采用歷年學(xué)生的體育成績數(shù)據(jù)訓(xùn)練了幾種擬合模型，從而對學(xué)生中考體育成績進行預(yù)測。

一、擬合模型介紹

首先給出中考體育成績預(yù)測問題的形式化定義。假設(shè)有n個學(xué)生，每個學(xué)生都有自己日常的體育數(shù)據(jù)，用m維向量x來記錄，向量中的每一個維度都表示具體的某一種體育特征，包括身高、體重、BMI、肺活量等等；學(xué)生對應(yīng)的中考成績用y表示，其中y可以為學(xué)生的中考體育總成績或者具體某一項考試的成績。所有n個學(xué)生的數(shù)據(jù)可以表示為{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}

本項目的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個擬合函數(shù)f，在給定一個學(xué)生u的日常體育特征Xu時，預(yù)測他的中考體育成績，即uy?=f(Xu)，并期望uy?u盡可能接近于他的真實成績yu。

下面介紹本文研究的一些經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)方法、其建模形式、適用問題以及需要設(shè)定的參數(shù)等情況。

1.最近鄰模型

K-近鄰模型屬于比較簡單的一種模型，經(jīng)常被用于作為機器學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)方法。即在訓(xùn)練集中，根據(jù)輸入特征，找到與目標(biāo)對象最接近的K個鄰居，將他們輸出值的平均值作為目標(biāo)對象的預(yù)測值。K-近鄰模型沒有具體的學(xué)習(xí)參數(shù)，主要依靠訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)，來推測新樣本的情況。該模型的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練成本較低。其中，需要確定的參數(shù)主要包括選擇合適的距離函數(shù)，以及確定最優(yōu)的K值。該模型適用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)較為豐富，且數(shù)據(jù)存在局部性模式的情況。該模型也存在一些缺陷，例如，模型的預(yù)測速度受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的總量、K值的大小、距離函數(shù)的復(fù)雜程度影響較大。而且如果數(shù)據(jù)中存在較多噪聲，有些數(shù)據(jù)點附近訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本較少等情況，則擬合效果較差。

2.線性擬合模型

線性擬合模型是最簡單的一種擬合模型。該模型假設(shè)輸入特征x和預(yù)測的目標(biāo)y存在線性關(guān)系。輸出的預(yù)測值可以用輸入的特征進行加權(quán)估計得到。公式為=wx+b，其中，是預(yù)測值，w是權(quán)值向量，b是偏置，x是自變量向量。在定義完預(yù)測模型之后，需要根據(jù)訓(xùn)練樣本，估計模型中的參數(shù)w和b。預(yù)測模型的目標(biāo)是最小化預(yù)測值和真實值之間的偏差，因此，可以定義損失函數(shù)為

其中，n表示訓(xùn)練樣本數(shù)量。如果將的估計函數(shù)代入到該公式中，就可得到損失函數(shù)L(w，b)=最小化該損失函數(shù)，就可得到模型的參數(shù)。對于最小化該損失函數(shù)，可以有兩種方法，包括最小二乘法和梯度下降法。最小二乘法是根據(jù)求導(dǎo)，使得導(dǎo)數(shù)為0的方式，獲得極值，最終得到參數(shù)的解析解梯度下降法是使用迭代的方式，首先對預(yù)測模型求導(dǎo)，然后得出迭代公式，根據(jù)如下的公式對權(quán)重和偏置進行不斷迭代，即可得到參數(shù)其中，和分別表示損失函數(shù)對于權(quán)值和偏置的導(dǎo)數(shù)，α是學(xué)習(xí)速率，需要設(shè)定為小于1的值。線性擬合模型的優(yōu)點是假設(shè)輸入和輸出是線性關(guān)系，模型較為簡單，模型過擬合的風(fēng)險較小，所需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也較少。模型需要確定的參數(shù)是權(quán)值向量和偏置。該模型適用于輸入和輸出存在明顯線性關(guān)系的場景。同時，也存在模型較為簡單，難以建模復(fù)雜非線性依賴的缺陷等。

3.多項式擬合模型

為了解決線性模型難以建模復(fù)雜依賴的問題，可以向線性模型中加入特征的冪次項。具體操作是，根據(jù)原始特征向量x，分別求出其2次、3次等指數(shù)結(jié)果。然后擬合公式=p0+p1X1+p2X2+…+pqXq。

其中，p0,p1,…,pq是需要學(xué)習(xí)的參數(shù)。在定義完預(yù)測公式之后，與線性模型類似，可以定義如下的損失函數(shù)，最小化該損失函數(shù)，即可得到其中的參數(shù){p0,p1,…,pq}L=

需要注意的是該模型雖然有指數(shù)項，但是只需要根據(jù)原始特征求出來x1,x2,…,xn的值，就可以把多項式擬合問題，轉(zhuǎn)化為線性擬合的問題。該模型的優(yōu)勢在于可以建模輸入和輸出的非線性關(guān)系。需要確定的參數(shù)包括各項權(quán)值。該模型相比于線性模型參數(shù)更多，需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也更多，可能存在更大的過擬合風(fēng)險。

4.支持向量回歸（Support Vector Regression，SVR）模型

線性模型較為簡單；而多項式模型也只是加入了指數(shù)項，提升了其建模非線性關(guān)系的能力，但是局限性也比較大。SVR模型通過引入核函數(shù)，進一步提升了模型擬合復(fù)雜關(guān)系的能力。SVR模型是支持向量機模型的變種。支持向量機（support vector machine，SVM）是針對分類任務(wù)提出的模型。SVR模型思想與其類似，是尋找一些支持向量，確保預(yù)測值相對于真實值不會偏離到支持向量劃定的界限之外。SVR的推導(dǎo)過程是從線性模型開始的，然后引入了核函數(shù)提升其建模非線性關(guān)系的能力。首先定義線性擬合函數(shù)=wx+b，SVR的思想是只要真實值和預(yù)測值偏差不太大即算預(yù)測正確，設(shè)ε為擬合精度控制參數(shù)，期望-ε＜y＜+ε。

考慮到SVM中的線性不可分的情況，引入松弛變量和，得出SVR的優(yōu)化問題引入拉格朗日乘子，經(jīng)過對偶和求解，得出預(yù)測函數(shù)其中，α，為拉格朗日乘子，即為待求參數(shù)。然后引入核函數(shù)，得到預(yù)測公式其中，K(Xu,Xi)是核函數(shù)，表示對象u和i相似的程度。核函數(shù)可以使用非線性核增加模型建模非線性關(guān)系的能力。核函數(shù)有很多種選擇，下面介紹幾種常用的核函數(shù)：

● 線性核函數(shù)是使用內(nèi)積的形式，計算出兩個特征向量的相似程度，公式為K(x,z)=XTZ，其中，X和Z分別表示一個向量，XT表示向量X的轉(zhuǎn)置。

● 多項式核函數(shù)使用多項式的形式，計算兩個特征向量之間的關(guān)聯(lián)性K(x,z)=(axTz+c)d，其中，a和d是兩個可以設(shè)置的超參數(shù)。

● 高斯核使用高斯函數(shù)來計算兩個特征向量之間的相似性。

SVR模型是針對非線性關(guān)系建模的一種有效的模型。需要求的參數(shù)包括拉格朗日乘子，核函數(shù)的選擇，以及核函數(shù)中的超參數(shù)等。SVR模型需要根據(jù)數(shù)據(jù)分布的特點選擇合適的核函數(shù)。

二、訓(xùn)練數(shù)據(jù)分析

訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類兩類，一類是預(yù)測的目標(biāo)數(shù)據(jù)，包括中考體育總成績，以及學(xué)生中考體育專項成績，另一類是輸入特征包括學(xué)生在初三年級的體質(zhì)健康測試成績和日常體育成績。

1.數(shù)據(jù)分布分析

本文分析的預(yù)測目標(biāo)數(shù)據(jù)分別為體育總分、1000米、800米、50米、實心球、仰臥起坐、立定跳遠(yuǎn)，各項數(shù)據(jù)的平均分分別為27.72、78.08、81.49、82.21、84.61、92.07和89.65，標(biāo)準(zhǔn)差分別為3.05、23.31、20.36、18.05、19.50、11.31、18.18。總分都是接近30分，差別不大，其他各專項數(shù)據(jù)分布如下圖：

輸入特征數(shù)據(jù)為體育行為數(shù)據(jù)和體質(zhì)健康數(shù)據(jù)，包括學(xué)生體育行為成績、身高、體重、BMI、肺活量、50米跑、坐位體前屈、仰臥起坐、體質(zhì)健康總分。各項平均分分別為85.11、164.86、57.00、92.27、86.61、8.56、74.04、68.30、80.34。各項標(biāo)準(zhǔn)差分布為13.77、7.52、12.23、13.53、14.64、0.92、17.58、25.79、9.99。各項數(shù)據(jù)分布直方圖如下：

由上述分布情況可以看出，身高、體重、50米跑、體質(zhì)健康總分都是比較符合高斯分布的。而且每個項目的數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)范圍都不同，需要進行歸一化處理，才能作為模型的輸入，否則可能降低預(yù)測的準(zhǔn)確性。

2.數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

本文還分析了輸入特征與預(yù)測目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性。只有強關(guān)聯(lián)性的特征，才會對預(yù)測任務(wù)有幫助。本文采用了皮爾森相關(guān)系數(shù)來衡量各個特征與預(yù)測目標(biāo)之間的相關(guān)性強弱。分析結(jié)果表明中考1000米成績與體重、BMI、50米跑、體質(zhì)健康總分的相關(guān)性較大，實心球和體質(zhì)健康總分以及50米跑成績相關(guān)性較大，仰臥起坐與50米跑和體質(zhì)健康總分相關(guān)性較大，立定跳遠(yuǎn)和仰臥起坐以及體質(zhì)健康總分的相關(guān)性較大。

三、模型超參設(shè)置和預(yù)測結(jié)果分析

1.模型超參設(shè)置

本文通過實驗尋求各擬合模型的最佳超參。對于K近鄰擬合方法，當(dāng)K值為10時獲得了該方法的最好效果；對于線性擬合模型，設(shè)置梯度下降的學(xué)習(xí)速率為0.01；對于多項式擬合模型最終指數(shù)的值設(shè)置為2時獲得了最好的預(yù)測效果；對于SVR模型需要確定的超參數(shù)包括核函數(shù)類型的選擇以及核函數(shù)中的超參數(shù)設(shè)置。本文測試了線性核、多項式核、徑向基核，其中徑向基核獲得了最好的預(yù)測效果。

2.預(yù)測結(jié)果分析

為了訓(xùn)練所設(shè)計的模型，并驗證其預(yù)測效果，將中考體育成績、體質(zhì)健康和體育行為的歷史數(shù)據(jù)分為兩部分，隨機選擇其中90%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余10%的數(shù)據(jù)作為測試集。預(yù)測的目標(biāo)包括中考體育總成績和體育專項成績。為了比較不同模型的預(yù)測精度，本項目使用MAE指標(biāo)來評價各個模型。在模型訓(xùn)練好之后，使用模型在測試集上進行預(yù)測，并根據(jù)計算公式得到MAE的值。其中，m是測試樣本的個數(shù)；X(i)為真實值，這里每個要預(yù)測的Xt都是一個預(yù)測樣本的真實值；為模型預(yù)測的結(jié)果；|·|表示求絕對值。MAE的值越小，說明預(yù)測模型的預(yù)測效果越好。實驗表明，K近鄰、線性模型、多項式模型、SVR模型預(yù)測中考總成績的MAE值分別為1.62、1.41、1.40和1.32。由此可知，SVR模型獲得了最好的預(yù)測效果。本文還對各體育專項進行了預(yù)測實驗，結(jié)果表明，SVR模型在1000米，800米，50米、實心球和坐位體前屈項目上獲得了較好的預(yù)測效果。以下散點圖展示了中考體育總成績及各專項成績的真實值與預(yù)測值之間的相關(guān)性。

四、結(jié)語

在本文研究的所有的預(yù)測模型中使用了徑向基核函數(shù)的SVR模型獲得了最好的預(yù)測效果。預(yù)測結(jié)果和真實值具有明顯的正相關(guān)性，說明本文設(shè)計的預(yù)測模型是十分有效的。從而可以為學(xué)生選擇中考體育項目提供一定的數(shù)據(jù)參考，為體育總成績的預(yù)估提供依據(jù)。