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Predicting the in-game status in soccer with machine learning using spatiotemporal player tracking data.
Lang, Steffen; Wild, Raphael; Isenko, Alexander; Link, Daniel.
Afiliación
  • Lang S; Department of Sport and Health Sciences, Technical University of Munich, Munich, Germany. steffen.lang@tum.de.
  • Wild R; Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany.
  • Isenko A; Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany.
  • Link D; Department of Sport and Health Sciences, Technical University of Munich, Munich, Germany.
Sci Rep ; 12(1): 16291, 2022 09 29.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36175432
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Fútbol / Artículos Domésticos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adolescent / Humans Idioma: En Revista: Sci Rep Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania Pais de publicación: Reino Unido
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