本文综述机器学习在足球分析中的应用，包括用LightGBM与SHAP预测转会费与球员市场价值（GBDT表现最佳），以及伤病预测、传球终点预测、PlayeRank表现评估、TacticAI角球战术、无球跑动与轨迹预测等，强调可解释性对球员评估与俱乐部决策的价值。

该文综述足球分析中的机器学习研究，涵盖：用贝叶斯方法预测进球概率并评估先验影响；用可解释广义加性模型与聚合SHAP值分析球员和球队表现；用集成模型结合SHAP预测球员市场价值；提出射门分析框架及期望收益、xSOT指标；构建xA模型估计犯规得黄牌概率；用贝叶斯模型预测比赛胜率；从攻守两方面评估团队防守；用图变分循环网络预测无球跑动贡献；结合动作识别预测射门方向。