基于 ID3 决策树算法和深度学习的运动训练数据分析

快速阅读: 《Nature.com》消息，本文提出一种结合ID3算法与深度学习的优化模型，通过六大指标验证其在运动数据分析中的优越性，显著提升了预测精度与决策支持能力。

为了提升运动训练数据分析的精确度与效率，本文融合ID3算法与深度学习模型，构建了一种优化分析模型，作为科学决策的重要工具。运动训练数据分析致力于通过精准的数据挖掘与模型预测，为运动员和教练提供决策依据，优化训练方案并提高竞技水平。

传统的分析方法在处理复杂多维数据时存在局限性，而基于人工智能的方法则能显著强化特征提取与预测能力。基于这一背景，本文从均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、信息增益、特征重要性、运动表现提升率以及训练目标达成率六大关键指标出发，全面评估了不同模型在多个维度上的表现。

实验结果显示，优化模型的MSE值最低，仅为1.05，在信息增益条件下显著优于XGBoost的1.48和Capsule Networks（CapsNets）的1.25；在MAE方面，优化模型的最小误差为0.65，而XGBoost的最大误差达到1.11。此外，优化模型在信息增益与特征重要性上同样表现卓越，其信息增益最高可达1.02，并在大多数维度中保持0.94以上的特征重要性水平。同时，该模型在运动表现提升率（最高达6.71）和训练目标达成率（最高达78.32%）方面也优于其他模型。

综上所述，本文提出的优化模型对运动训练数据分析领域具有重要的参考价值。

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