A medida que el nivel de fútbol en nuestro país ha mejorado rápidamente, el nivel de habilidad ha mejorado gradualmente, y los requisitos para la formación de atletas han aumentado. Debido a los cambios en los métodos de entrenamiento de los atletas, se ha decidido que los atletas deben asumir un gran riesgo de lesiones deportivas. La predicción precisa de lesiones es muy importante para el desarrollo del fútbol juvenil. Basándose en esto, este documento propone un algoritmo de clasificación de texto basado en aprendizaje automático y construye un modelo de predicción de lesiones deportivas que puede predecir con precisión las lesiones de los atletas, reducir las lesiones de los atletas durante el entrenamiento y ser efectivo. Proponemos varios deportes adecuados para jóvenes atletas, y presentamos algunas medidas para prevenir y aliviar las lesiones de los atletas. Este artículo selecciona 48 futbolistas de una universidad de educación física para realizar pruebas. Los atletas que participan en el experimento utilizan equipo profesional para recopilar datos de volumen de ejercicio y carga de ejercicio, y registros en tiempo real de los datos de condición física de cada atleta en un período de medio año, a través del volumen de ejercicio de los atletas, carga de ejercicio, metabolismo corporal e indicadores físicos para predecir sus lesiones deportivas. Los experimentos muestran que, desde el grado de lesión, se puede ver que las lesiones graves son las menos, con 5 casos de lesiones musculares, 2 casos de lesiones de ligamentos fasciales y 1 caso de lesión articular. Hubo 25 casos de lesiones leves, que representan el 41.0% del total. Esto se debe a que el modelo de predicción de lesiones deportivas de los atletas tiene mejores capacidades de predicción, lo que permite a los entrenadores y terapeutas de atletas optimizar los cursos de entrenamiento, previniendo en última instancia lesiones, mejorando los niveles de entrenamiento y reduciendo los costos de rehabilitación.
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