奥运奖牌可以被预测吗？——基于可解释机器学习视角

基于1992-2021年夏季奥运会的分项目成绩大数据,使用随机森林模型评估不同项目金牌和奖牌的可预测性,发现各项目存在较大的差异：对奖牌而言,可预测性最强的是乒乓球、羽毛球和游泳,而最弱的是水球、现代五项和排球。基于可解释机器学习方法挖掘社会经济因素对奥运奖牌的影响发现：(1)对同一个项目而言,女子项目的可预测准确性普遍高于男子项目;(2)代表队所在地区的人口规模、人均GDP、是否为主办国等因素对奖牌总数具有一定影响;(3)在特定项目上,代表队的传统优势（如中国的乒乓球、美国的田径等）对奖牌预测具有较大影响。