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原文出處：拓端數據部落公眾號

分析師：Youyi Lei

作為數據建模領域的實踐者，我們常遇到“如何用算法破解體育競技中的數據規律”這類典型問題。2028年奧運獎牌預測便是絕佳案例——它不僅考驗對時間序列、機器學習模型的掌握，更需結合體育賽事的特殊性設計方案。本文幫助客户聚焦“用多元模型預測獎牌數”這一核心任務，拆解從數據預處理到結論落地的全流程。
項目核心邏輯可概括為“分類型建模+多維度驗證”：對連續參賽國家用時間序列捕捉趨勢，對非連續參賽國家用隨機森林填補數據缺口，同時通過二元分類、梯度提升等模型挖掘首獎國家、關鍵項目等深層規律。完整代碼方案不僅能輸出預測結果，更能為資源配置提供數據依據。
完整拔高版包含模型優化細節、獨家特徵工程技巧及賽事適配經驗，已上傳至交流社羣。想要提前獲取完整內容的夥伴可點擊“閲讀原文”，進羣與600+數據建模從業者交流實操經驗。

核心研究脈絡（分任務拆解）

1. 數據分層：按參賽連續性劃分兩類國家數據（連續參賽/非連續參賽）
2. 獎牌預測：ARIMA模型（連續參賽國）+隨機森林（非連續參賽國）
3. 首獎挖掘：二元分類模型鎖定高潛力國家
4. 項目優先級：梯度提升機解析關鍵項目權重
5. 教練效應：貝葉斯推斷+自助抽樣驗證影響力

任務1：2028奧運獎牌數預測（分類型建模）

數據特徵與模型匹配邏輯

奧運獎牌數據存在明顯分層特徵：

• 連續參賽國家（如美國、中國）：有完整時間序列（1984-2024年），適合用ARIMA捕捉趨勢
• 非連續參賽國家（如部分小國）：數據零散（僅3-5屆記錄），需用隨機森林處理稀疏性

子任務1.1：連續參賽國預測（ARIMA模型）

問題分析：連續參賽國的獎牌數隨時間呈現穩定波動（如東道主效應、項目優勢週期），需用時間序列模型捕捉這種“趨勢+週期性”。
核心代碼實現：

import pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error# 加載預處理數據（年份、金牌數、總獎牌數）time_series_data = pd.read_csv('continuous_medal.csv', parse_dates=['年份'], index_col='年份')# 定義預測函數（含驗證環節）def predict_2028_medal(country_ts): # 劃分訓練集（前80%）與測試集（後20%） train = country_ts.iloc[:-3] # 留最後3屆做驗證 test = country_ts.iloc[-3:]# 構建ARIMA(1,1,1)模型（經AIC值優選） arima_model = ARIMA(train['總獎牌數'], order=(1,1,1)) model_result = arima_model.fit()# 驗證模型效果（測試集MAE） test_pred = model_result.forecast(steps=3) mae = mean_absolute_error(test['總獎牌數'], test_pred) print(f"驗證集MAE：{mae:.2f}（值越小，預測越準）")# 預測2028年獎牌數 pred_2028 = model_result.forecast(steps=4).iloc[-1] # 推算至2028年 return round(pred_2028, 0)

部分結果展示：

上圖為阿塞拜疆獎牌趨勢預測，模型成功捕捉其“每4年波動上升”的規律，2028年預測值與歷史趨勢吻合度較高。

子任務1.2：非連續參賽國預測（隨機森林）

問題分析：非連續參賽國數據稀疏（如僅參加5屆奧運會），需用集成學習模型融合多特徵（經濟水平、參賽項目數等）填補信息缺口。
核心代碼實現：

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import r2_score# 加載特徵數據（含國家、年份、GDP、參賽項目數等）sparse_data = pd.read_csv('discontinuous_medal.csv')X = sparse_data.drop(['總獎牌數', '國家'], axis=1) # 特徵變量y = sparse_data['總獎牌數'] # 目標變量# 拆分數據集（8:2）X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 訓練優化後的隨機森林模型rf_reg = RandomForestRegressor(n_estimators=120, max_depth=10, min_samples_leaf=4)rf_reg.fit(X_train, y_train)# 評估模型解釋力test_r2 = r2_score(y_test, rf_reg.predict(X_test))print(f"模型R²得分：{test_r2:.2f}（越接近1，解釋力越強）")

部分結果（前5名）：

任務2：首枚獎牌國家預測（二元分類模型）

問題與模型設計

全球82個未獲過獎牌的國家中，哪些可能在2028年實現“零的突破”？我們將其轉化為二元分類問題：

• 目標變量：1（未獲獎）/0（已獲獎）
• 核心特徵：參賽次數、近年項目參與度、鄰近國家表現等
  核心代碼片段：

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加載預處理數據class_data = pd.read_csv('first_medal_class.csv')X_features = class_data.drop(['是否首獎', '國家'], axis=1)y_label = class_data['是否首獎'] # 1=未獲過獎，0=已獲獎# 訓練分類模型X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_label, test_size=0.2)classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=60, max_depth=6)classifier.fit(X_train, y_train)# 模型準確率test_acc = accuracy_score(y_test, classifier.predict(X_test))print(f"預測準確率：{test_acc:.3f}") # 約0.904# 高潛力國家識別new_countries = class_data[class_data['是否首獎'] == 1].drop(['是否首獎', '國家'], axis=1)first_medal_prob = classifier.predict_proba(new_countries)[:, 0] # 首獎概率

結果：模型鎖定4個國家，首獲獎牌概率達90%以上，為針對性訓練提供明確目標。

任務3：關鍵體育項目分析（梯度提升機）

模型與應用價值

用梯度提升機解析“哪些項目對獎牌數影響最大”，為資源傾斜提供依據。
核心發現：

游泳、田徑、足球位列“影響權重前三”，其中：

• 美國在游泳/田徑的優勢貢獻其總獎牌的40%
• 中國在乒乓球/羽毛球的“壟斷性優勢”穩定性達85%

任務4：優秀教練效應驗證（以郎平為例）

雙方法驗證邏輯

1. 貝葉斯推斷（中國女排）：結合“執教前後獎牌數據”與先驗假設，計算積極影響概率約80.68%
2. 自助抽樣法（美國女排）：10000次重採樣顯示，執教後獎牌數均值提升1.0-1.2枚，積極影響概率100%

核心結論與實戰價值

1. 預測體系：ARIMA+隨機森林的“分類型建模”使2028年獎牌預測誤差降低至12%以內
2. 首獎機會：4個國家有90%概率首獲獎牌，可重點突破
3. 資源配置：游泳/田徑/足球的“投入產出比”最高，優先保障
4. 教練價值：優秀教練可使隊伍表現提升80%以上，需強化“金牌教練引進計劃”
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分析師

在此對 Youyi Lei（Lei Youyi） 對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，其就讀於肯恩大學，為數學與應用數學（數據分析方向）專業 。擅長 Python、R 語言、JAVA ，在機器學習、數據採集、用户行為分析與預測等領域深入實踐 ，以專業知識助力本次關於阿塞拜疆奧運獎牌預測相關內容的分析工作 。