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Xiaotian Han
El baloncesto es un deporte de equipo de intensa competencia, y las lesiones deportivas son un problema que los atletas y entrenadores deben enfrentar. La colisión y confrontación corporal en los deportes de baloncesto modernos es muy poderosa, por lo que el riesgo de que los atletas sufran lesiones en el proceso de entrenamiento y competencia aumenta. Para poder descubrir el riesgo potencial de lesiones de manera temprana, para evitar lesiones graves, este documento utiliza tecnología de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones, basada en un árbol de decisiones y un algoritmo de bosque aleatorio combinado con equipos portátiles para construir un modelo de soporte de decisiones sobre lesiones deportivas de baloncesto, para brindar soporte técnico para el juicio sobre lesiones de los jugadores de baloncesto. A través de la verificación experimental, el modelo de soporte de decisiones propuesto en este documento puede determinar de manera efectiva la situación de las lesiones de los atletas y brindar apoyo a los entrenadores para tomar decisiones adicionales.
Basketball is an intense competitive team sport, and sports injuries are a problem that athletes and coaches must face. Modern basketball sports body collision and confrontation is very powerful, so the risk of athletes in the training and competition process the chance of injury increased. To be able to find out the potential risk of injury early, to avoid serious injury law injury, this paper uses machine learning and pattern recognition technology, based on decision tree and random forest algorithm combined with wearable equipment to build basketball sports injury decision support model, to provide technical support for basketball player injury judgment. Through experimental verification, the decision support model proposed in this paper can effectively determine the injury situation of athletes and provide support for coaches to make further decisions.
