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摘要
科学运动是提升大学生身体综合素质的基础性工程。为有效量化评估大学生速度、耐力等身体素质，本文通过研究不同运动特征对跑步运动效果的影响，基于贝叶斯优化的XGBoost算法提出一种运动效果评估策略，并通过引入SHAP算法来量化特征贡献，分析影响运动效果的重要因素。同时，在运动数据分类挖掘与评估中考虑不同种类运动过程的差异，确保运动效果评估的准确性。最后通过实验验证了基于贝叶斯优化的XGBoost在运动效果评估上的性能，并利用SHAP值来分析影响运动效果的不同运动特征及其重要性。本文提出的算法不仅可用于分析大学生锻炼的运动效果，还能为竞技体育的技能形成与成绩突破、大众健身的体质健康管理，提供更为先进、可靠、精准的数据分析方法。
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