关于运动员伤病预测数据集的探索（上）

背景说明

在竞技体育中，运动员的健康和安全是至关重要的。运动损伤不仅可能会对运动员的职业生涯造成严重影响，还可能影响到团队的整体表现。因此，预防和减少运动员的伤病风险成为了许多体育组织和教练团队的首要任务。通过深入了解运动员的身体状况、训练情况以及过往的伤病历史，我们可以更好地预测未来的伤病情况，从而采取相应的措施来保障运动员的健康。

数据说明

数据集来源

https://www.kaggle.com/datasets/mrsimple07/injury-prediction-dataset

分析过程

本次分析过程具体内容如下，对学生运动员的受伤风险进行了全面而深入的研究。（包括运动员受伤风险的影响因素分析、伤病恢复时间与其他因素的关联分析、特征相关性分析、特征重要性分析、建模与预测）

以下是本次分析的主要技术栈和亮点：

1. 数据处理：使用Python编程语言和Pandas库进行数据加载、清洗和初步探索。确保数据的准确性和完整性，为后续分析奠定基础。
2. 统计分析：通过描述性统计和相关性分析，对数据集进行了全面的统计摘要，包括均值、标准差、最小值、最大值等，并计算了特征间的相关系数，来了解它们之间的关系。
3. 数据可视化：利用Matplotlib和Seaborn库，创建了一系列的图表，包括箱线图、条形图和热图，通过直观地展示不同特征与受伤可能性之间的关系，使得分析结果更加直观易懂。
4. 机器学习模型：使用了随机森林分类器来评估特征的重要性，并通过模型的特征重要性得分来识别对预测受伤可能性最有影响力的因素。
5. 总结与建议：基于分析结果，为降低受伤风险提供了具体的建议，包括监控训练强度、注意体重和身高比例、考虑年龄因素、预防先前受伤的再次发生以及适当增加恢复时间。

可以看到数据已加载成功。从加载的数据中，我们可以看到以下几点：

• Player_Age：运动员的年龄。
• Player_Weight：运动员的体重。
• Player_Height：运动员的身高。
• Previous_Injuries：运动员是否有过先前的伤病，其中1表示有，0表示没有。
• Training_Intensity：训练强度，其值在0到1之间。
• Recovery_Time：从伤病中恢复所需的天数。
• Likelihood_of_Injury：受伤的可能性，其中1表示受伤，0表示未受伤。

根据结果，我们可以观察以下几点内容：

数据集中没有缺失值，每个特征都有1000个数据点。

• Player_Age（运动员年龄）的平均值为28.23岁，年龄范围在18岁到39岁之间。
• Player_Weight（运动员体重）的平均值为74.79公斤，体重范围在40.19公斤到104.65公斤之间。
• Player_Height（运动员身高）的平均值为179.75厘米，身高范围在145.29厘米到207.31厘米之间。
• Previous_Injuries（先前受伤）的平均值为0.515，表示大约51.5%的运动员有过先前的伤病。
• Training_Intensity（训练强度）的平均值为0.491，表示运动员的平均训练强度接近中等水平。
• Recovery_Time（恢复时间）的平均值为3.466天，恢复时间范围在1天到6天之间。
• Likelihood_of_Injury（受伤可能性）的平均值为0.5，表示大约50%的运动员有受伤的可能性。

1、探索这些特征与受伤可能性之间的关系

具体可看附录部分

从可视化中，我们可以得到的信息是：

• 年龄与受伤可能性：似乎年龄与受伤可能性之间没有明显的趋势。各个年龄段中受伤和未受伤的运动员分布相似。
• 体重与受伤可能性：在体重方面，我们也观察不到明显的趋势。各个体重范围内受伤和未受伤的运动员分布相似。
• 身高与受伤可能性：身高方面也没有明显的趋势。各个身高范围内受伤和未受伤的运动员分布相似。
• 先前受伤与受伤可能性：有先前受伤历史的运动员的受伤可能性略高于没有先前受伤历史的运动员。
• 训练强度与受伤可能性：训练强度与受伤可能性之间似乎没有明显的趋势。不同训练强度下受伤和未受伤的运动员分布相似。
• 恢复时间与受伤可能性：恢复时间方面也没有明显的趋势。各个恢复时间内受伤和未受伤的运动员分布相似。

2、检查这些因素之间是否存在多重共线性

我们可以通过以下方式解读热图的相关系数：

1. 颜色：热图中的颜色表示相关系数的大小。红色表示正相关，蓝色表示负相关，颜色越深表示相关系数的绝对值越大，即相关性越强。白色表示没有或很弱的相关性。
   
2. 数值：每个格子中的数值是两个特征之间的相关系数。相关系数的范围从-1到1。接近1或-1的值表示强的正相关或负相关，接近0的值表示没有或很弱的相关性。
   
3. 对角线：对角线上的值为1，因为每个特征与自身的相关性是完美的。
   

从热图中我们可以得到的信息是：

• Player_Age（年龄）与Player_Height（身高）之间存在较强的正相关关系，相关系数约为0.67。这可能是由于随着年龄的增长，身高通常也会增长。
• Training_Intensity（训练强度）与Likelihood_of_Injury（受伤可能性）之间存在微弱的正相关关系，相关系数约为0.09。这意味着随着训练强度的增加，受伤的可能性也有所增加，但这种关系不是很强。
• 其他特征之间的相关性相对较弱。
  虽然我们观察到一些特征之间存在一定程度的线性关系，但没有特征之间的相关系数接近1或-1，这意味着数据中不存在明显的多重共线性问题。不过，这只是一个初步的检查，更深入的分析可能需要使用其他统计方法。

3、特征相关性分析

对于特征相关性分析，我们通常会关注两个关键方面：

• 特征与目标变量的相关性：这有助于我们了解哪些特征对目标变量（在这个案例中是Likelihood_of_Injury）有较大的影响。
• 特征之间的相关性：这有助于我们了解特征之间是否存在多重共线性问题。

在前面我们已经通过热图可视化了特征之间的相关性。现在，我们可以进一步分析每个特征与目标变量Likelihood_of_Injury的相关性。

我们可以使用皮尔逊相关系数来量化这种关系，并通过条形图来可视化。

从上面的条形图中，我们可以得到的信息是：

1. Previous_Injuries：这个特征与Likelihood_of_Injury（受伤可能性）之间的相关系数约为0.13，表示它们之间存在中等程度的正相关关系。这意味着有先前受伤历史的运动员受伤的可能性略高。
2. Training_Intensity：这个特征与Likelihood_of_Injury之间的相关系数约为0.09，表示它们之间存在微弱的正相关关系。这意味着随着训练强度的增加，受伤的可能性也有所增加，但这种关系不是很强。
3. 其他特征（Player_Age、Player_Weight、Player_Height、Recovery_Time）与Likelihood_of_Injury之间的相关系数较小，接近于0，表示它们与受伤可能性之间几乎没有线性关系。

综上所述，从相关系数的角度来看，Previous_Injuries和Training_Intensity这两个特征与Likelihood_of_Injury有一定的相关性，而其他特征与Likelihood_of_Injury之间的相关性较弱。不过，相关系数只能告诉我们特征之间是否存在线性关系，并不能完全说明它们之间是否存在其他类型的关系。因此，在建立预测模型时，我们可能还需要考虑其他类型的分析或模型。

要分析特征的重要性，我们可以使用机器学习模型。一种常见的方法是使用决策树或随机森林模型，这些模型可以提供特征重要性的度量。在这里，我使用随机森林分类器来预测Likelihood_of_Injury，并基于模型的特征重要性得分来评估每个特征的重要性。

关于运动员伤病预测数据集的探索（下）https://developer.aliyun.com/article/1507872?spm=a2c6h.13148508.setting.16.1b484f0euQtoBM