数字揭秘丨机器学习能否让你的健身计划事半功倍？
利用机器学习设计可靠的健身计划
利用机器学习设计可靠的健身计划
为了探讨机器学习（尤其是决策树算法）是否能优化非专业健身房用户的训练计划设计，我们团队研究了一个包含 3350 名健身房会员的数据集。这一数据集是我们建立决策树模型的基础。决策树是一种简单且直观的算法，用于明确决策标准，通过一致的逻辑得出预期结果，让运动科学分析更加系统化。
我们使用蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）（一种利用随机性解决确定性问题的模拟）生成数据集，其中包含两个关键变量：
健身房会员在不同运动器械上的平均锻炼时长（以分钟为单位）
每台器械的组数以及对应的重量/阻力
通过这一过程，我们多次运行模拟并取平均值，来估算出预期结果。尽管每个人的健身目标都不同，但总体来说，健身房会员通常追求以下一个或多个目标：减肥、提升耐力、增强力量以及改善整体健康。数据集中还包含了反映会员在六个月后实现这些目标情况的变量（图 1）。
图 1：实现既定目标的结果（六个月）
利用机器学习优化锻炼程序的工作流程如下：
机器学习学习能够实现目标的重要练习。
决策树解释这些练习的性质，并指导个人完成优化的锻炼计划（图 2）。
通过分析这些数据，您可以确定建立最佳锻炼计划所需的锻炼。
图 2：使用机器学习和决策树的工作流程图
该流程首先将平均健身时长和组数的原始数据（图 3）与会员六个月后的成绩（图 4）进行整合。然后利用这些数据开发出四个决策树模型，用于预测和解释每个训练目标的成功组别。决策树模型生成了两组结果：一是识别成功率较高的组别，二是确定帮助这些组别达成目标的关键变量。
图 3：每种运动/器械的每周平均健身时间和组数的原始数据
图 4：六个月后将运动信息与会员结果相结合的增强数据
例如，如果用户希望通过增强耐力来提升马拉松成绩，或通过增加力量来实现举重目标，决策树可以为他们提供一条清晰的路径，帮助达成这些目标。以下决策树展示了针对四个核心目标——减肥、提高耐力、增强力量以及改善整体健康——制定锻炼计划所需的具体练习。（图 5-8）。
图 5：减肥决策树模型
图 6：提高耐久性的决策树模型
图 7：建筑强度决策树模型
图 8：提高整体健康水平的决策树模型
成果的实际应用
成果的实际应用
根据决策树的结果，个人可以创建一个训练计划设计矩阵。这是一种工具，可以帮助用户、私人教练和教练共同制定锻炼计划。决策树改变了我们对健身的认知，提供了一种更加有条理的分析方法。模型结果明确了实现目标所需的关键练习和重要元素。下面的矩阵（图 9）展示了基于健身房会员数据生成的结果。
例如，如果你的目标是减肥，模型建议结合有氧运动和力量训练。将跑步机跑步、游泳与深蹲和哑铃训练相结合，是最有效的减肥方式。而如果你的目标是增强力量，决策树模型则推荐你更多使用自由重量器械和拉力器。
图 9：训练计划设计矩阵结果
这些模型最大的好处就是，它们能帮你摆脱制定锻炼计划时的盲目试探。通过数据驱动的洞察力，你可以更专注地让自己变得更健康、更有活力，而不用再纠结选什么、怎么做。在做健身相关决定时，很多人都会觉得困扰——情绪、偏见、不完整的信息，甚至太多相互矛盾的建议，都可能让人无从下手。
好在，现在我们有了一个强大的工具，无论你的目标是减肥、增肌还是提升耐力，它都能帮你更轻松地实现。换句话说，答案已经很明确了——是的，机器学习和决策树的确可以为你规划出靠谱的健身路线，让你根据数据制定出更科学的锻炼计划。
